Windows配置深度学习环境详细教程(一):安装Pycharm和Miniconda、conda环境介绍

序言

对于想要入门Python或者深度学习的初学者而言,配置环境一直是一个令人头疼的问题。相信有许多人经历过安装第三方包失败,安装好了却在使用中报错,安装CUDA、tensorflow、pytorch版本不匹配等等令人头大的问题,我也曾被这些问题所困扰。经过这两三年时间中反复重装环境的痛苦过程,直到现在我才逐渐能够独立、流畅地配制出一个令人满意的环境。在这个过程中,我也帮助了许多遇到这些问题的朋友,收获了一些经验教训,因此我希望将这一完整的过程写成博客,帮助在这方面遇到困难的人。

在这个系列的博客中,我计划详细介绍如下环境在Windows下的配置,后续有时间还会更新Ubuntu下的配置方法。

  • 安装Pycharm和Miniconda(本篇)
  • 介绍conda虚拟环境配置工具
  • 安装CUDA、tensorflow和pytorch
  • 多版本CUDA、tensorflow和pytorch共存

为什么选择Miniconda而不是Anaconda?

初学者通常会对Anaconda更加熟悉,它提供了一个包含大多数常见第三方包的Python环境,并且可以使用其中的conda工具来管理虚拟环境,同时还附带了许多IDE。

但是对于需要进行深度学习工作的朋友而言,对多版本框架共存的需求显然是首位的,我们必须要自行创建虚拟环境对不同版本的第三方包进行隔离。

同时,我们很少使用Anaconda自带的IDE,而是使用功能更加强大的Pycharm来进行开发,这就使得Anaconda提供的大而全的环境显得过于臃肿。

Miniconda很好的解决了这个问题,它只提供了conda工具来管理环境,而没有其他预装的第三方包。这样不仅可以节省存储空间,而且有利于我们从一开始就正确地配置环境。

下载Pycharm

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  • 选择Windows系统。Professional是专业版,需要购买并使用账号密码登录,还可以使用edu后缀的教育邮箱免费申请。专业版比社区版增加了对于Web开发、数据库和jupyter notebook等的支持,如果不需要上述功能可以选择Community社区版。

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  • 点击Download下载。这里我下载的是专业版,后续安装步骤可能与社区版有所出入。

安装Pycharm

  • 双击下载好的exe安装文件,点击Next进入下一步。

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  • 选择安装位置,这里我选择安装在D盘。

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  • 选择安装选项。这里建议选择添加至PATH环境变量,并关联.py文件。添加至右键菜单,可以在文件夹上单击右键使以Pycharm项目打开文件夹。关联.py文件指默认用Pycharm打开.py文件。

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  • 选择开始菜单文件夹,点击Install。

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  • 安装完成后可以选择立即重启或者之后手动重启。

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下载Miniconda

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  • 选择Latest Miniconda Installer Links中Windows的64或32位版本进行下载。
  • 如果下载速度慢的话,可以在清华大学开源镜像站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda中选择对应的版本进行下载。注意选择Miniconda3-latest-Windows为前缀的链接,后面根据自己电脑的位数选择x86(32位)或x86_64(64位或32位)的版本。

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安装Miniconda

  • 双击下载好的exe安装文件,点击Next进入下一步。

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  • 点击I Agree同意用户许可协议。

  • 选择为哪些用户安装。Just Me只为当前系统登录的用户进行安装,如果有多账户使用同一台电脑并且都希望使用Miniconda的话,需要选择All Users。这里选择默认的Just Me。

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  • 选择安装位置,这里我选择安装在D盘。

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  • 选择安装选项。这里建议两个选项都进行勾选。第一个选项是将Miniconda3添加到PATH路径中,以便使用命令行或终端使用conda命令。需要注意的是,如果之前安装过Anaconda需要先进行卸载,以免引起错误。第二个选项是将Miniconda3设置为默认的系统Python环境,其他IDE中使用Python时会首先调用Miniconda中的Python及其相关环境。

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  • 点击Next。

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  • 这两个选项是Anaconda的一些帮助文档,可以取消勾选以跳过,点击Finish完成安装。

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  • 按win+r,输入cmd打开命令行,输入conda,如果看到如下图所示的输出,就说明Miniconda安装完成了。

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在Pycharm中使用Miniconda环境

  • 双击运行Pycharm。

  • 勾选同意,点击Continue。

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  • 这里可以任意选择是否共享匿名数据。
  • 这里可以选择激活Pycharm或者免费试用30天,点击continue。

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  • 看到这个界面说明Pycharm成功启动了,点击New Project创建一个新项目吧。

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  • 在这个界面中,左侧选择Pure Python创建一个纯Python项目,右侧更改Location以改变项目的名称和存储位置。在Python Interpreter(Python解释器)中选择New environment using Conda,这样就可以使用我们刚才安装的Miniconda了(注意看Python解释器的路径中包含Miniconda3,证明确实是用的Miniconda环境),也可以自行指定该环境中Python的版本。这样会为这个Python项目创建一个同名的conda环境。这里的Make available to all projects暂时不用勾选,稍后在conda环境介绍中会提到其作用。最后点击Create即可。

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  • 进入项目后稍等片刻,等待右下角的Updating skeletons进度条完成,点击绿色箭头就可以运行程序。

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下一篇博客中将详细地介绍conda工具的使用方法。

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