Python环境：Anaconda、PyTorch、YOLO

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Win+R -> dxdiag
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Anaconda

Python 多环境

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多环境隔离，
每个环境一个名称，
.env文件，

下载

下载地址 https://www.anaconda.com/download/success

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环境变量

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# 环境变量 Path添加
G:\Everythings\idea\anaconda3
G:\Everythings\idea\anaconda3\Scripts
G:\Everythings\idea\anaconda3\condabin

jupyter

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# 测试环境变量 （创建文件夹运行，cmd执行）
jupyter notebook --no-browser

# 常用命令（启用jupyter）
G:
cd G:\Everythings\1\PycharmProjects\me\jupyter
jupyter notebook --no-browser

常用命令

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# 版本
conda --version

# 配置信息 全部
conda config --show
# 配置信息 环境目录
conda config --show envs_dirs

# 添加源
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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

# 搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
# 取消SSL验证
conda config --set ssl_verify false
# 查看通道
conda config --show channels

# 创建新环境
conda create -y -n env01 python=3.8

# 激活环境
conda activate env01

# 退出环境
conda deactivate

# 所有环境（二者等同）
conda env list
conda info -e

# 安装/卸载
conda install -y xxx xxx
conda install -n myenv xxx xxx
conda uninstall -y xxx xxx

# 当前环境 所有包
conda list
# 当前环境 某个包
conda list xxx

# 导出环境 -> 文件
conda env export > environment.yml

# 创建环境 <- 文件
conda env create -f environment.yml

# 移除环境
conda env remove -n env01
--------------------------------
pip install xxx -i 镜像源
pip uninstall xxx
pip list
--------------------------------

# 更新包（更新numpy包）
conda update numpy

# 卸载包（卸载numpy包）
conda remove numpy

# 搜索包（搜索numpy包）
conda search numpy

# 清理不再需要的包
conda clean --all

# 查看环境变量
conda env config vars list

conda目录（环境、包）

我不想放在C盘，我想放在一个指定的盘

1、conda安装目录（权限修改）
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2、配置环境

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# 查看当前配置
conda config --show envs_dirs pkgs_dirs
		envs_dirs:
		  - C:\Users\18019\.conda\envs
		  - G:\Everythings\idea\anaconda3\envs
		  - C:\Users\18019\AppData\Local\conda\conda\envs
		pkgs_dirs:
		  - G:\Everythings\idea\anaconda3\pkgs
		  - C:\Users\18019\.conda\pkgs
		  - C:\Users\18019\AppData\Local\conda\conda\pkgs

# 配置（本质是修改：用户目录下 .condarc   文件）
conda config --add envs_dirs G:\Everythings\idea\anaconda3\envs
conda config --add pkgs_dirs G:\Everythings\idea\anaconda3\pkgs

# 再次查看（你设置的在列表 第一个就可以）
conda config --show envs_dirs pkgs_dirs
        envs_dirs:
          - G:\Everythings\idea\anaconda3\envs
          - C:\Users\18019\.conda\envs
          - C:\Users\18019\AppData\Local\conda\conda\envs
        pkgs_dirs:
          - G:\Everythings\idea\anaconda3\pkgs



# 测试一下（可以看到，安装位置已经改变）
conda create -y -n env01 python=3.8
        ## Package Plan ##
          environment location: G:\Everythings\idea\anaconda3\envs\env01


# 删除无用文件夹
        - C:\Users\18019\.conda
        - C:\Users\18019\AppData\Local\conda

PyCharm配置

在这里插入图片描述

卸载Python

因为有了 conda，就不需要再安装 Python了，把之前安装的可以卸载。

在这里插入图片描述

PyTorch

简介：机器学习、深度学习的开源框架

1、打开官方网站 https://pytorch.org/

2、划到中间（我没有 CUDA显卡，我是办公笔记本，所以选择了CPU）
（下面我添加了-y，默认确定）
conda install -y pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
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3、查看当前环境，是否有 pytorch

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conda list pytorch
        # packages in environment at G:\Everythings\idea\anaconda3:
        #
        # Name                    Version                   Build  Channel
        pytorch                   2.5.1              py3.12_cpu_0    pytorch
        pytorch-mutex             1.0                         cpu    pytorch

4、测试

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G:
cd G:\Everythings\1\PycharmProjects\me\jupyter
jupyter notebook --no-browser


import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.rand(5, 3))

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YOLO

安装

官方网站 https://docs.ultralytics.com/quickstart/#install-ultralytics
github https://github.com/ultralytics/ultralytics

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conda create -y -n yolo python=3.8
conda activate yolo

conda install -y -c conda-forge ultralytics

原理

YOLO算法原理讲解（通俗易懂版）
2024-11-16 11:30:12

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you only look once
1次卷积

8维度
置信度
xy坐标 宽高
3级标签

19x19 框细分
置信度最大，交并比>0.5。

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