Este artículo ha participado en el evento "Ceremonia de creación de recién llegados" para comenzar juntos el camino de la creación de oro.
Configuración del entorno de desarrollo de aprendizaje profundo y uso compartido de casos simple
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El aprendizaje automático es un método para lograr la inteligencia artificial, y el aprendizaje profundo es una tecnología para lograr el aprendizaje automático
El "aprendizaje" de una máquina es un proceso de aprender la lógica dentro de los datos a través de la experiencia pasada, es decir, datos, y aplicar la lógica aprendida a nuevos datos para hacer predicciones.
1. Selección y configuración de la plataforma de desarrollo de aprendizaje profundo
1. Sistema operativo
- ventanas
- linux
- Mac OS
2. Configuración del entorno informático
- Instalar controlador de gráficos
nvidia-smi 复制代码
-
Instalar CUDA y cudnn
安装与自己电脑显卡驱动匹配，以及代码所使用框架相对应的版本 复制代码
CUDA es un marco de cómputo paralelo lanzado por NVIDIA para su propia GPU, lo que significa que CUDA solo puede ejecutarse en las GPU de NVIDIA, y CUDA solo puede desempeñar su función cuando el problema de cómputo a resolver es una gran cantidad de cómputo paralelo.
cudnn es una biblioteca de aceleración para redes neuronales profundas creada por NVIDIA.Es una biblioteca de aceleración GPU para redes neuronales profundas.
#!nvidia-smi
!nvcc -V
复制代码nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Nov_19_03:10:15_CST_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.252
复制代码252
2. Selección de herramientas de desarrollo
1. Introducción a la instalación de conda y comandos comunes
- Conda es un sistema de administración de paquetes y un sistema de administración de entornos de código abierto para instalar múltiples versiones de paquetes y sus dependencias, y cambiar fácilmente entre ellos.
- Funciona en múltiples plataformas.
- Conda está incluido en todas las versiones de Anaconda y Miniconda.
Instalar en pc
Dirección de descarga del espejo del jardín de Tsinghua
Enlaces de acciones comunes
- Ver el entorno existente actual
conda info --envs
复制代码o
conda env list
复制代码- Crear un nuevo entorno
conda create -n env_name python=3.6
# 同时安装必要的包
conda create -n env_name numpy matplotlib python=3.6
复制代码- eliminar el entorno existente
conda remove -n env_name --all
复制代码- interruptor de ambiente
# linux/Mac下需要使用
#source activate env_name
conda activate env_name
#Windows下使用
activate env_name
#退出环境
deactivate env_name
复制代码- Ver paquetes instalados
conda list
# 指定查看某环境下安装的package
conda list -n env_name
复制代码- Instale el paquete usando conda
conda install numpy
复制代码- paquete de desinstalación
conda remove numpy
复制代码- encontrar paquete
conda search numpy
复制代码- paquete de actualización
conda update numpy
复制代码pip install xxx
复制代码2. cuaderno jupyter
En muchos tutoriales de aprendizaje profundo, podemos ver el cuaderno Jupyter, como un entorno interactivo WEB, es muy conveniente para hacer demostraciones y escribir ejemplos.
Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面中直接编写，便于作及时的说明和解释。
3.pycharm
PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-14YxuXqz-1606036724165)(pycharm.png)]
版本选择 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xFHyYOIt-1606036724167)(pycharm-1.png)]
#!cd ~/configs/pycharm-community-2020.1.4/bin/
#!sh ~/configs/pycharm-community-2020.1.4/bin/pycharm.sh
复制代码复制代码三、 数据标注工具
常用的数据标注工具有：labelme、labelimg等。
四、目标检测案例
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