距离写上一个博客已经过去很久了,注册的时候我还是个大三学生抱着windows系统的visual studio在OPENCV等等复杂组件下面瑟瑟发抖,一不小心就担心hpp找不到了,依赖库没了,或者安装了一个新的东西然后把整个系统玩崩了。(相信这是大多数用自己电脑windows开发者的心声吧)

  研究生之后开始接触神经网络,自己的电脑肯定是不能用了实验室提供了服务器,在linux上面做开发,从一开始只会pip install tensorflow、到处找依赖包,到后面终于学会conda create走了很多弯路,走到现在也算是给自己一个记录吧,还有向看到博客的人传教一下Anaconda大法好.jpg

  Anaconda到底是什么?

  这个问题其实很多博客都已经说了,我自己也是拿出来用没有很认真的对他去做定义,对我来说就是一个python环境管理软件,他封装了建立python下各种各样的依赖包,当用户需要使用的时候就从anaconda的库中调取出来安装在指定的anaconda环境中,推荐配合清华的镜像源(https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/)一起使用。

  Anaconda解决的问题:

  1. pip带来的不同python包之间的冲突,conda在安装的时候会检测已有包的版本与需要安装的版本是否匹配、以及相关包更新后的版本与现有的其他包是否会造成冲突,而pip不会。
  2. 使用Anaconda可以在一个系统上建立多个环境,而pip只能在原生系统上修改。如果我们两份代码一个要求pytorch=0.4.0,另一个要求pytorch=1.0.1,那么单纯使用pip只能选择删去现有的pytorch去安装另一个,或者重新开一个服务器。但使用Anaconda我全都要.jpg,使用source activate 【环境名】的命令即可在不同环境之间轻松切换。
  3. 根据python版本的不同,pip的更新可能会引入问题,而conda命令比pip更加稳定(这也是我喜欢conda的主要原因之一。在python2.7下使用pip,我不仅一次遇见过提示我更新pip,更新了之后因为更新导致pip文件中__main__等参数需要更新而不能正常使用的问题,这时候需要回退pip版本或者修改pip对应python文件中的参数。当一个系统中python2.7和python3.6一起使用的时候那个感觉真是更加酸爽= =

  总的来说,一个好的网络或者是项目开发需要有稳定可管理的环境支持,而Anaconda正是提供了这样一个功能。

  而且安装还很方便!那为什么不用天下无敌的Anaconda呢!

  Anaconda的安装(linux)

  Anaconda在linux下面的安装非常简单,基本上下载下来sh一下改改边境变量ok fine弄好了,这里只总结关键步骤。

  1.下载Anaconda_xxxxxx.sh,我使用的是Anaconda3。可以直接从清华镜像下载,不过版本更新比起官网可能稍有延迟。下载链接:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

  

  搜索最新日期的下载即可。

  2.使用命令安装Anaconda,反正yes下去就对了,在过程中他会问你Anaconda home安装在哪里,一般默认是在/home/comptername/Anaconda3,如果需要自己更改的话记住更改后的路径。

sh Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

  3.然后Anaconda已经安装好了,但是使用conda命令的时候会告诉你找不到命令,这是因为还没有写入到环境变量中。

  更改/etc/profile文件(使用vi vim gedit还是 subl自己高兴),在里面加入:

#Anaconda
export PATH=$PATH:/home/computername/anaconda3/bin

  4.Anaconda可以正式使用了,如果还存在问题看看是不是步骤3路径没写对。

  使用Anaconda配置Pytorch_yolo3环境

  代码github:https://github.com/azikk/PyTorch-YOLOv3

  1.生成新的环境,取名叫做yolo3,使用python 3.6版本,并进入

conda create -n yolo3 python=3.6
source activate yolo3

  2.安装pytorch,这里要求pytorch版本是1.0以上,我的电脑cuda版本是9.0。使用1.0.1是因为清华源中没找到更高版本的,如果制定更高版本就会去官方源下载了,太麻烦,就直接使用1.0.1

conda install pytorch=1.0. torchvision cudatoolkit=9.0

  3.安装requirement.txt中写出的其他依赖,其中tqdm的包在官方源和清华源中都没有,要使用-c conda-forge从该仓库中下载。

conda install -c conda-forge tqdm

  4.安装所有依赖后,就可以使用代码了。

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