前言

此貼主要記錄window環(huán)境下，python安裝、配置python環(huán)境及tensorflow（GPU、CPU）的配置。初學(xué)者記錄貼，如內(nèi)容有誤，還請(qǐng)各位大佬指出來(lái)。

一、安裝Python（Miniconda）

1.1 安裝

（1）訪問(wèn)Anaconda官網(wǎng)（https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html），點(diǎn)擊所需版本的下載鏈接。
（例如：https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe）
（2）雙擊exe文件→Next→I Agree!→Next→Next（注意調(diào)整安裝路徑）→Install（兩個(gè)都要勾選）→Finish

1.2 檢查

（1）打開(kāi)cmd界面（win+r+cmd）→輸入命令行：conda env list→顯示miniconda安裝位置，及所有配置環(huán)境（base）。
（2）查看python版本→輸入命令行：python

二、安裝Pycharm及環(huán)境搭建

2.1 安裝

（1）訪問(wèn)Pycharm官網(wǎng)（https://www.jetbrains.com/pycharm），點(diǎn)擊Download，選擇所需版本下載。
例如：https://download.jetbrains.com.cn/python/pycharm-community-2022.2.2.exe）
（2）雙擊exe文件→Next→Next（注意調(diào)整安裝路徑）→Next（全部勾選）→Install→Finish

2.2 環(huán)境搭建

（1）雙擊桌面Pycharm圖標(biāo)→Continue（同意條款）→New Project（選擇Conda）→Create
（2）測(cè)試：右鍵main.py文件→Run→顯示“Hi Pycharm”說(shuō)明搭建成功

注：大家可以通過(guò)Python終端（Terminal），使用pip命令下載安裝包，如：pip install numpy。打開(kāi)Terminal界面的兩種方式：（1）View→Tool Window→Terminal；（2）快捷鍵：Alt + F12。

到這一步，恭喜大家已經(jīng)成功安裝Python并配置集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，可以通過(guò)Pycharm進(jìn)行編程，調(diào)用不同的包完成機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。

三、深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow安裝

TensorFlow有GPU版本，也有CPU版本。GPU版本運(yùn)行速度快很多，所以優(yōu)先安裝GPU版本。TensorFlow-GPU版本對(duì)電腦硬件有一定要求，所以安裝之前大家確認(rèn)一下自己的電腦顯卡型號(hào)及配置。

（1）顯卡是NVIDIA，則可以安裝GPU版本，通過(guò)（2）查看顯卡配置。如果顯卡不是NVIDIA請(qǐng)直接進(jìn)入3.2安裝CPU版本。
（2）打開(kāi)cmd界面（win+r+cmd）→輸入命令行：nvidia-smi→查看顯卡配置。進(jìn)入3.1安裝GPU版本。

3.1 安裝TensorFlow-GPU

安裝TensorFlow-GPU需要安裝CUDA和CUDNN，且三者版本需要對(duì)應(yīng)，否則報(bào)錯(cuò)安裝不成功。上圖CUDA Version表明電腦可以安裝的CUDA最高版本為11.6。下圖為TensorFlow-GPU、CUDA和CUDNN版本對(duì)應(yīng)關(guān)系，不建議大家安裝最新版本。以紅框的版本為例，開(kāi)始安裝。

3.1.1 創(chuàng)建虛擬環(huán)境

（1）創(chuàng)建虛擬環(huán)境：打開(kāi)Anaconda Prompt（miniconda）→輸入命令行后回車：
conda create -n TensorFlow-GPU python==3.8 →y（創(chuàng)建成功）
（2）進(jìn)入虛擬環(huán)境：輸入命令行后回車：conda activate TensorFlow-GPU

注：以下3.1.*中所有操作都是剛剛創(chuàng)建的虛擬環(huán)境TensorFlow-GPU中進(jìn)行。

3.1.2 創(chuàng)建虛擬環(huán)境下載CUDA和CUDNN

在TensorFlow-GPU的環(huán)境中，使用命令行查詢CUDA和CUDNN版本，下載相應(yīng)版本。
（1）查詢CUDA版本，命令行：conda search cudatoolkit
（2）查詢CUDNN版本，命令行：conda search cudnn

（3）安裝cudatoolkit，命令行：conda install cudatooklit=10.1.243→y
（4）安裝cudnn，命令行：conda install cudnn=7.6.5→y
（5）安裝TensorFlow-GPU，命令行：conda install tensorflow-gpu=2.3.0→y

3.1.3 Pycharm搭建TensorFlow-GPU環(huán)境

（1）添加環(huán)境：打開(kāi)Pycharm→File→Setting→Project：pythonProject→Python
Interpreter→Add Python Interpreter（見(jiàn)下1圖）→Conda Environment→Interpreter→選擇下2圖紅框→OK


（2）切換工作環(huán)境：選中pythonProject文件后→File→Setting→Project：
pythonProject→Python Interpreter→切換剛剛添加的TensorFlow-GPU環(huán)境→OK

（3）檢驗(yàn)：pythonProject文件夾→創(chuàng)建py文件→敲入如圖所示代碼→運(yùn)行出相應(yīng)結(jié)果→環(huán)境配置成功

3.2 安裝TensorFlow-CPU

雖然TensorFlow-CPU版本不用安裝CUDA和CUDNN，但依舊需要留意版本對(duì)應(yīng)關(guān)系。如下圖所示，紅色框?yàn)榘惭b實(shí)例。

3.2.1 創(chuàng)建虛擬環(huán)境

（1）創(chuàng)建虛擬環(huán)境：打開(kāi)Anaconda Prompt（miniconda）→輸入命令行后回車：
conda create -n TensorFlow-CPU python==3.8 →y（創(chuàng)建成功）
（2）進(jìn)入虛擬環(huán)境：輸入命令行后回車：conda activate TensorFlow-CPU

注：以下3.2.*中所有操作都在剛剛創(chuàng)建的TensorFlow-CPU環(huán)境中實(shí)現(xiàn)。

3.2.2 下載TensorFlow-CPU版本

在TensorFlow-GPU的環(huán)境中，使用命令行下載對(duì)應(yīng)版本TensorFlow就可以：
conda install tensorflow=2.3.0或者pip install tensorflow==2.3.0

3.2.3 Pycharm搭建TensorFlow-CPU環(huán)境

（1）添加環(huán)境：打開(kāi)Pycharm→File→Setting→Project：pythonProject→Python
Interpreter→Add Python Interpreter（見(jiàn)下1圖）→Conda Environment→Interpreter→選擇下2圖紅框→OK


（2）切換工作環(huán)境：選中pythonProject文件→File→Setting→Project：
pythonProject→Python Interpreter→切換剛剛添加的TensorFlow-GPU環(huán)境→OK

（3）檢驗(yàn)：pythonProject文件夾→創(chuàng)建py文件→敲入如圖所示代碼→運(yùn)行出相應(yīng)結(jié)果→環(huán)境配置成功

總結(jié)

個(gè)人發(fā)展需要，進(jìn)行生物信息處理學(xué)習(xí)及能編程實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一般任務(wù)（分類，聚類，預(yù)測(cè)和生成）。開(kāi)貼記錄入門學(xué)習(xí)過(guò)程。個(gè)人基礎(chǔ)：統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)，之前的代碼能力只局限于看得懂代碼，能根據(jù)自己的目標(biāo)修改代碼。當(dāng)時(shí)的pycharm環(huán)境都是同學(xué)幫忙配的，事實(shí)證明偷過(guò)的懶都是要還的。

參考博客

1.https://blog.csdn.net/weixin_43760844/article/details/113477352
2.https://blog.csdn.net/weixin_44797288/article/details/123775349
3.https://blog.csdn.net/weixin_41115760/article/details/122027311
4.https://waleon.blog.csdn.net/article/details/83661415
5.https://blog.csdn.net/weixin_44927703/article/details/122310246文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-783806.html

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