【DL_sharing】ディープラーニング開発環境の構成と簡単なケース共有

この記事は、「新人クリエーションセレモニー」イベントに参加し、一緒にゴールドクリエーションの道を歩み始めました。

ディープラーニング開発環境の構成と簡単なケース共有

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機械学習は人工知能を実現する方法であり、深層学習は機械学習を実現する技術です

機械の「学習」とは、過去の経験、つまりデータを通じてデータ内の論理を学習し、学習した論理を新しいデータに適用して予測を行うプロセスです。

1.ディープラーニング開発プラットフォームの選択と構成

1.オペレーティングシステム

• ウィンドウズ

• Linux
• マックOS

2.コンピューター環境の構成

• グラフィックドライバをインストールする

  nvidia-smi
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• CUDAとcudnnをインストールします

    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は、NVIDIAが独自のGPU用に立ち上げた並列コンピューティングフレームワークです。つまり、CUDAはNVIDIA GPUでのみ実行でき、CUDAは、解決すべきコンピューティングの問題が多数の並列コンピューティングである場合にのみその役割を果たすことができます。

cudnnは、NVIDIAによって作成されたディープニューラルネットワーク用のアクセラレーションライブラリです。ディープニューラルネットワーク用のGPUアクセラレーションライブラリです。

#!nvidia-smi
!nvcc -V
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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
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252

2.開発ツールの選択

1.condaのインストールと一般的なコマンドの概要

• Condaは、複数のバージョンのパッケージとその依存関係をインストールし、それらを簡単に切り替えるためのオープンソースのパッケージ管理システムおよび環境管理システムです。
• 複数のプラットフォームで動作します。
• Condaは、AnacondaとMinicondaのすべてのバージョンに含まれています。

インストール

清華ガーデンミラーダウンロードアドレス

一般的なアクションのリンク

1. 現在の既存の環境を表示する

conda info --envs
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また

conda env list
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2. 新しい環境を作成する

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
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3. 既存の環境を削除する

conda remove -n env_name --all
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4. 環境スイッチ

# 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
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5. インストールされているパッケージを表示する

conda list
# 指定查看某环境下安装的package
conda list -n env_name
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6. condaを使用してパッケージをインストールします

conda install numpy
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7. パッケージをアンインストールします

conda remove numpy 
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8. パッケージを探す

conda search  numpy
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9. パッケージの更新

conda update numpy
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pip install xxx 
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2.jupyterノートブック

多くの深層学習チュートリアルでは、JupyterノートブックをWEBインタラクティブ環境として見ることができます。これは、デモンストレーションを作成したり、サンプルを作成したりするのに非常に便利です。

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
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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

鸢尾花分类

AI识虫

PaddleHub 口罩检测

我的PP-YOLO实战演练

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