作品の思い出：
プログラマーブラック：インタビュアーこんにちは、私はjava、python、C ++、C 、php、mysql、spark、IDEA 、およびその他の一般的に使用されるソフトウェアのインストールとアンインストールに精通しています！
将来、インタビュアーの前で水を吹くことができるようにするために、少なくとも何か言いたいことがあります。これらの一般的に使用される機械学習ライブラリのインストールを要約する必要があります。
更新ピップ：
pip install --upgrade pip
python -m pip install --upgrade pip
kerasをインストールします
pip install keras
sklearnをインストールします。
pip install -U scikit-learn
tensorflowをインストールします。
公式ウェブサイト：tensorflow公式ウェブサイト1. CPU
バージョン：
pip install tensorflow-cpu
pip install tensorflow (这样也是默认安装cpu版本)
pip install tensorboard
2.GPUバージョン：
pip install tensorflow-gpu
プレビューバージョン（非安定バージョン）をインストールします。
pip install tf-nightly-cpu (不稳定版本)
pip install tf-nightly-cpu (不稳定版本)
3.テンソルフローをインポートする際のDDLの問題：
vc_redist.x64.exeアドレス：ダウンロードアドレス
4. Tensorflow GPUバージョンpre-cudaおよびcudnn要件：GPUサポート要件
5. TensorFlowディープアルゴリズムプロセスの視覚的体験（ディープラーニングアルゴリズムを実現するための視覚的操作）：ここをクリック
pytorchをインストールします。
公式サイト：pytorch公式サイト1. CPU
バージョン：
pip install torch==1.5.1+cpu torchvision==0.6.1+cpu
pip install torch==1.5.1+cpu torchvision==0.6.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
2. GPUバージョン：
putorchの清華ソースを追加します。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
インストール：
pip install torch==1.5.1+cu101 torchvision==0.6.1+cu101
官方源安装如下:
pip install torch==1.5.1+cu101 torchvision==0.6.1+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
或者直接：（此方式无需配置清华pytorch源）
pip install torch===1.3.0 torchvision===0.4.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Baiduパドルパドルをインストールします
公式サイト：ぜひご覧ください。
正直なところ、このフレームワークは上記の2つよりも悪くはないと個人的に感じています。
1.CPUバージョン
pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
conda install paddlepaddle
2. GPUバージョン：
pip install paddlepaddle-gpu==1.8.2.post107 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
conda install paddlepaddle-gpu cudatoolkit=10.0
GPUバージョン（nacondaの下）にインストールする必要があるcudaおよびcudnnのインストール方法：
0.参照テーブル：クリックして
1を入力します。anaconda環境で、condaコマンドを使用してTFまたはpytorchのgpuバージョンおよびその他の学習フレームワークをインストールすると、cudaおよびcudnnが自動的にインストールされます:(この方法は遅くありませんコンピューターとネットワークの速度は良好です。使用することをお勧めします。そうしないと、condaがパッケージを検索するプロセスが非常に遅く、非常に遅く、非常に遅くなります！）
conda install tensorflow-gpu
2. cudaとcudnnをダウンロードして、フレームワークの計算能力要件とコンピューターのグラフィックカードバージョンに従ってインストールし、環境変数を構成します。
OpenCVのインストール
pip install opencv-contrib-python
NLTKのインストール
pip install NLTK
virtualenvのインストール
pip install virtualenv
ファブリックのインストール
pip install fabric
matplotlibのインストール
pip install matplotlib
scikit-imageのインストール
pip install scikit-image
パンダとnumpyのインストール：
pip install pandas
pip install numpy
その他：
国内ソースコレクション-pyソース構成
condaの一般的なエラーと解決策
悪いところをまとめて光栄に思いますし、通りすがりの兄さんからアドバイスをいただければ幸いです。ありがとうございました。