Установка Python

Поскольку библиотек у Python много и зависимости между ними сложные, внимательно прочитайте следующие инструкции и следуйте им, чтобы уменьшить вероятность возникновения проблем. Однако в приведённых инструкциях по установке есть много деталей, которые могут не подойти к вашей системе, поэтому вы можете столкнуться с проблемами. Если у вас возникнут проблемы, попробуйте найти решение с помощью поисковой системы и таким образом потренируйтесь решать проблемы самостоятельно.

Вы можете обратиться к разделам «1. Windows» или «2. Linux», чтобы установить среду Python на свой компьютер.

1. Установка на Windows

Anaconda включает в себя большинство пакетов Python, что позволяет легко начать использовать их. Поскольку скорость загрузки через интернет может быть медленной, рекомендуется использовать зеркала для ускорения загрузки. Вы можете узнать, как использовать зеркала, из документа с описанием зеркал Anaconda: Anaconda Mirror Documentation.

1. Найдите подходящий установочный файл на одном из следующих сайтов зеркал:

• https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/
• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
• https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/archive/

Например: https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2024.06-1-Windows-x86_64.exe

2. Установите Anaconda, следуя инструкциям.

2. Установка на Linux

Скачайте последнюю версию файла установки conda с веб-сайта и запустите его:

wget https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
bash ./Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh

Следуйте инструкциям и установите (не забудьте настроить автоматическое добавление переменных среды), затем закройте терминал и снова откройте его.

3. Настройка источников программного обеспечения

3.1 Настройка источника conda

Обратитесь к документу с инструкциями по установке и настройке conda и источников программного обеспечения: conda Installation and Source Configuration

Пользователи Windows не могут напрямую создать файл с именем .condarc. Сначала выполните команду conda config --set show_channel_urls yes, чтобы создать этот файл, а затем измените его. Затем введите notepad .condarc в командной строке, чтобы скопировать следующее содержимое в текстовый редактор.

В Linux откройте текстовый редактор gedit ~/.condarc, а затем скопируйте следующее содержимое в этот файл:

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud

3.2 Настройка источника PIP

Выполните следующую команду:

pip config set global.index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

4. Установка часто используемого программного обеспечения

Создайте новую среду conda:

conda create -n machinelearning python=3.9
conda activate machinelearning

Здесь machinelearning — это имя новой среды conda.

Откройте командную строку conda и введите следующую команду:

conda install jupyter scipy numpy sympy matplotlib pandas scikit-learn

5. Установка PyTorch

Версия GPU:

# Посетите https://pytorch.org/, чтобы узнать о последней команде установки.
# Например, pytorch-cuda=11.6

# Установите cudatoolkit
conda install cudatoolkit 

# Установите последнюю версию
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda -c pytorch -c nvidia

# Установите определённую версию
#conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

Версия CPU:

conda install pytorch -c pytorch 
pip3 install torchvision

Проверьте, доступен ли GPU в PyTorch:

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()

6. Советы по использованию Conda

6.1 Создание собственной среды Conda

conda create -n <your_env> python=x.x

# example
conda create -n machinelearning python=3.8

Здесь python=x.x соответствует версии Python в вашей системе.

6.2 Активация собственной среды Conda

conda activate <your_env>

# пример
conda активировать машинное обучение

6.3 Часто используемые команды Conda

# Справочная команда
conda -h
conda help

# Настройка каналов (уже существует)
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

# Выход из текущей среды
conda deactivate

# Клонирование среды
conda create -n BBB --clone AAA

# Просмотр основной информации
conda info
conda info -h

# Просмотр существующих сред
conda env list
conda info --envs

# Удаление среды
conda remove -n <your_env> --all

7. Установка драйвера NVIDIA

7.1 Просмотр существующих драйверов NVIDIA

dpkg -l | grep -i nvidia

7.2 Удаление драйвера

sudo apt-get purge nvidia-driver-xxx

7.3 Поиск и установка драйвера

apt-cache search nvidia | grep 460
sudo apt-get install nvidia-driverp -460

Вы можете установить более высокую версию в соответствии со своими потребностями.

7.4 Использование Cuda с Conda

conda install cudatoolkit=8.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/

Установите более высокую версию согласно вашим потребностям.

8. Советы по использованию pip

Укажите источник для установки, добавив --extra-index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ после pip, например:

sudo pip3 install conan==1.61.0 --extra-index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/