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pip国内镜像源链接

核心工具介绍

python

Anaconda

Jupyter notebook

基础工具包 Panda\Numpy\Matplolib

核心步骤

常见问题解决办法

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一句话介绍：为了进行机器学习快速开发，我们将使用python语言编程、anaconda管理不同的项目环境、jupyter notebook进行断点高效调试、不同的工具包快速搭建模型。

pip国内镜像源链接

• 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
• 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
• 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
• 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
• 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

在使用pip的时候在后面加上-i参数，指定pip源
eg: pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

核心工具介绍

python

Python是一种解释型的、面向对象的、移植性强的高级程序设计语言。

• 开发者：吉多·范罗苏姆（Guide van Rossum）
• 解释性：不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行
• 面向对象：Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程
• 可移植性：由于它的开源本质，可在不同平台进行开发
• 高层语言：无须考虑诸如如何管理程序使用的内存一类的底层细节

官网:www.python.org/
优点：简单易学、开发效率高、高级语言、可移植性、可扩展性、可嵌入性
缺点：速度慢、代码不能加密

Anaconda

Anaconda是一个方便的python包管理和环境管理软件

• 支持 Linux, Mac, Windows
• 可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题

特点：

• 跨平台、同时实现包管理、环境管理的功能
• 使用方便、环境部署步骤简单

官网:www.anaconda.com/

Jupyter notebook

Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许开发者方便的创建和共享代码文档。

• 可以实时写代码、运行代码、查看结果，并可视化数据

特点：

• 允许把代码写入独立的cell中，然后单独执行。用户可以在测试项目时单独测试特定代码块，无需从头开始执行代码
• 基于web框架进行交互开发，非常方便

官网:https://jupyter.org/

基础工具包 Panda\Numpy\Matplolib

核心步骤

1、anaconda与python安装

https://www.anaconda.com/

https://www.python.org/

2、虚拟环境部署

为方便后续开发，使用anaconda部署新的开发环境

2.1、enviroment》base》open terminal

2.2、 conda create -n env_name（比如把“machine_learning"替换"env_name")

2.3、安装numpy、scikit-learn库：pip(conda) install package_name

Anaconda及Python的安装

内容较长，部署教程：

机器学习入门与Python实战环境配置篇：Windows、mac os、Linux 安装 Anaconda与python: https://blog.csdn.net/dfly_zx/article/details/110189652

常见问题解决办法

操作系统

➢ 建议对使用的操作系统进行更新，如果系统版本过旧，可能导致软件安装失败 Python 与 tensorflow

版本

➢ 安装 3.7 python版本，版本并不是越高越高，使用 3.8 版本在深度学习部分可能存在安装包不 兼容问题。

➢ 安装 tensorflow 版本 2.0.0

Anaconda

➢ 建议以管理员身份运行安装文件

➢ 安装路径存不要包含空格、中文字符

➢ 安装失败可能是系统版本过旧导致，更新操作系统；或者尝试下载旧版本的 anaconda， 下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ Jupyter

➢ 浏览器建议使用 chrome，如果使用其他浏览器可能存在不兼容问题 如何导出自己原有浏览器的收藏夹：通常在浏览器右上角收藏夹按钮有导出选项，导出以后 再使用 chrome 导入即可

Jupyter

Jupyter 安装后登录失败（停留在加载页面）：尝试重新安装开发环境，安装指令： conda create -n imooc_ai pyhon=3.7.0

➢ 存在访问外网首先导致下载超慢问题，可进行如下配置：

1）首先从Anaconda环境base打开 Anaconda Prompt

进入 会显示 (base) C:\Users\niubi>

2）然后 复制 conda config --set show_channel_urls yes 到里面

然后打开 c盘 用户的文件夹 里面的 个人文件夹

比如  C:\Users\niubi

3）点击 查看  里面的 隐藏项目

4）找到.condarc 的文件，打开并复制

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

channels:

  - defaults

show_channel_urls: true

channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda

default_channels:

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2

custom_channels:

  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

变成这个样子

5） 刷新缓存 在第一步打开的终端里 复制

conda clean -i

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