ubuntu16.04配置量化投资tensorflow/pytorch深度学习环境

安装cuda9.0

见https://mp.csdn.net/mdeditor/83957392#

安装cudnn7.1

解压之后会出现’cuda’这么一个文件夹

cd cuda
sudo cp -R * /usr/local/cuda/

安装anaconda2-4.0.0

bash xxx.sh

记得：

source ~/.bashrc

2.安装vnpy

照着github上的步骤走。
其中sudo apt-get install libboost-all-dev没装上。因为依赖包的问题。(已解决,换源即可)
在github下载v1.9.2版本。日后python3出来再换
https://github.com/vnpy/vnpy/releases
安装过程需要什么接口选什么
其中ta-lib没装上。

安装talib

• ubuntu安装talib

    $ wget http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
    $ untar and cd
    $ ./configure --prefix=/usr
    $ make
    $ sudo make install

$ cp /usr/lib/libta_lib* /home/user/anaconda2/lib/

    $ git clone https://github.com/mrjbq7/ta-lib.git
    $ cd ta-lib
    $ python setup.py install

若出现一下错误，可能是环境变量没有更新，重新开一个terminal就行。

转载自：https://blog.csdn.net/fortiy/article/details/76531700

• 如果是windows可以如下操作
  打开 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#ta-lib 找到对应python版本的的talib文件
  cd到对应的下载文件夹

pip install TA_Lib‑0.4.16‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl

ok

3.安装tensorflow

把之前备份的.cache文件夹复制过来就不用花太长时间下载了

pip install tensorflow-gpu

测试一下，如下没有输出错误就行

如果出现 错误可能是numpy版本太高了，

pip uninstall numpy
pip install numpy==1.16

4.安装tushare

在移动硬盘中存有tushare-1.2.18-py2-none-any.whl
如果没有的话就去https://pypi.org/project/tushare/#files下载

pip install tushare-1.2.18-py2-none-any.whl 

测试一下，没有输出错误就行

5.测试通过

6.安装pytorch

按官网的安装
https://pytorch.org/

pip install torch torchvision