自学机器深度学习

自学机器深度学习

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目录

• 自学机器深度学习
  • 正式开始前的废话和软件推荐
  • 环境安装
    • pyCharm最新版安装激活
      • 1.安装PyCharm
      • 2.下载破解脚本
      • 3.开始激活
      • [4.启动IDE, 输入指定激活码](#4.启动IDE, 输入指定激活码)
      • 5.常见问题
    • Anaconda安装
    • Anaconda基本配置
      • 1.环境变量的配置
      • 2.Anaconda默认环境保存路径和下载源修改
    • python和OpenCV环境配置
    • CUDA12.8安装
      • 1.检查设备显卡
      • 2.查看NVIDIA版本
      • 3.显卡GPU及其相关概念
      • 4.CUDA的下载与安装
      • 5.检查系统环境变量
      • 6.验证安装是否成功
    • PyTorch2.9安装
    • 环境测试

正式开始前的废话和软件推荐

来到深圳之后，老板给我配了一套i7-14700kf+5060Ti的电脑，让我用python跑机器学习

新的电脑到手总要装一些使用的软件，这里有一点个人的使用习惯，每一个软件都很好用，而且全都免费无广告，做一下推荐，看看你们的想法

系统安全与防火墙：火绒安全

官方网站：火绒安全

这个软件我用了大学4年，最开始也是笔记本自带的迈克菲啥的，但是总是觉得不好用，做一些软件编程的时候经常被拦截。后面偶然发现了这个，就一直使用了，使用感觉好比无感内裤！！！

文件压缩与解压缩：Bandizip

官方网站：Bandizip 官方网站 - 免费压缩软件下载 (Windows)

大学的时候一直用微软系统自带的，还有用过WinRAR和360压缩和2345好压，广告满天飞，后面就是用的这个了，虽然这个免费版也会有弹窗，但是是建议充值那种，也还能接受，频率也不高

软件卸载工具：Geek

官方网站：Geek Uninstaller - the best FREE uninstaller

这个软件最大的优点是卸载软件时会清理剩余垃圾，真正的无痕！

下载加速：IDM(Internet Download Manager)

这个软件下载速度没得说，很快，支持多线程，但是需要付费，这里提供一个非常好用的版本和破解软件

具体下载与激活方法参考这篇文章IDM下载安装及激活教程 - 熬夜不早睡 - 博客园

Windows电脑检索工具：Everything

官方网站：Everything下载 - voidtools

官方安装教程：Installing Everything - voidtools

这个软件没得说，检索电脑工具快的一批

环境安装

pyCharm最新版安装激活

1.安装PyCharm

❗申明：本教程 Pycharm 破解补丁、激活码均收集于网络，请勿商用，仅供个人学习使用，如有侵权，请联系作者删除。若条件允许，希望大家购买正版 ！

❗本文PyCharm激活部分借鉴Pycharm 2025.3.1.1 最新破解版安装教程（亲测至2099年~） - 犬小哈教程，如有侵权请联系删除

JetBrains官网安装下载

进入官网网址后直接点击下载

下载完成后，按照以下操作完成安装：

1. 双击 .exe 安装包开始安装 Pycharm；
2. 点击下一步按钮；
3. 自定义 Pycharm 的安装路径，这里我选择安装在了 E:/ 盘下，点击下一步按钮；
4. 勾选创建桌面快捷方式 ，点击下一步按钮；
5. 点击安装按钮；
6. 等待安装成功...；
7. 安装成功后，先不要勾选运行 Pycharm , 直接点击完成按钮，完毕弹框，准备开始进入破解步骤；

2.下载破解脚本

点击此处即可开始下载

下载成功后，是个压缩包，我这里解压到了 E:\pojie\jihuo2099 文件夹下。注意，将它解压到一个路径中没有 "中文"，"空格" 的位置，一定要这么做，不然会导致破解失败！！！

解压成功后，内容如下：

3.开始激活

进入到 /scripts 脚本文件夹下，有两个 install 前缀的脚本，如下图所示：

• install.sh : Mac 或 Linux 系统，执行此脚本；
• install-all-users.vbs : Windows 系统，点击执行此脚本；

双击 install-all-user.vbs 脚本 ，表示为当前系统所有用户执行破解。然后，点击弹框中的确定按钮，需要等待个 10s - 30s 时间（部分用户可能需要等待好几分钟，本人就是，所以，耐心等待一会就行，不要急~）。

注意:

• 如果执行脚本，提示 jar-netfilter.jar not found, 参考这篇文章：《"jar-netfilter.jar not found" 原因及解决方案 》。
• 如果执行脚本，提示你 "未安装 IDE", 先打开一下 IDE, 让脚本识别到，再执行脚本。如果没提示，则不用管。

当提示上图所示的 Done , 则表示脚本执行成功，继续后面的步骤。

4.启动IDE, 输入指定激活码

激活成功后，双击桌面的 Pycharm 快捷启动图标，来打开 Pycharm 。注意，2024.2 之后的版本，若初次安装，会提示选择所在区域，如下图所示，如果选择了 China Mainland，会在激活的时候反复跳出激活码并提示激活码无效，原因是新版本会拦截 .cn 域名，导致激活许可被吊销，所以，千万不要指定区域！！

如果是老用户，则可以在 Settings 设置菜单中来更改（一定要更改）：

然后，点击右下角小齿轮 | Manage Licenses 准备开始激活 Pycharm，如下图：

勾选 Activation code ，以激活码的方式来激活，复制下面指定激活码，输入后，点击 Activate 激活按钮即可激活成功啦, 注意，部分小伙伴会提示 Key is invalid, 不妨重启一下电脑再输入激活试试，基本上都能成功：

ND2HORWZG1-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-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-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

5.常见问题

输入激活码，提示：Key is invalid，如何解决？

部分小伙伴输入激活码，点击激活后，出提示：Key is invalid 的情况，具体原因和解决办法，可以看这里：https://www.quanxiaoha.com/idea-pojie/ide-key-is-invalid.html

Anaconda安装

Anaconda 是一个开源的Python和R语言的发行版本，主要用于数据科学、机器学习和科学计算。它包含了大量的科学计算库和工具，并且提供了一个方便的环境管理工具，使得用户可以轻松地创建、管理和切换不同的 Python 环境。

在配置深度学习环境的时候，并不是从python官网下载python然后使用pip命令安装，更多的是使用Anaconda这个软件。

安装Anaconda会默认安装很多东西，包括python的环境、conda命令，conda命令可以安装其他的库(conda install 包名)和pip差不多。

pip和conda类似于应用商店，各种的包类似于各种的APP，不同应用商店的下载安装速度会有所差异，并且会维护软件，同样的，pip和conda也会维护包和库

既然pip也可以安装包和库，为什么使用Anaconda呢？

Anaconda的一个重要功能：虚拟环境，由于不同的项目可能会使用不同的环境，（例如A项目要用Pytorch1.10版本而B项目要使用1.4版本），Anaconda可以创建多个虚拟环境来独立维护不同项目需要用到的包，使两个项目环境互不干扰

官网下载地址：Download Anaconda Distribution | Anaconda

点击Get Started，可能会需要注册账号安装，由于是国外网站，下载速度可能会慢，建议直接清华园下载

Anaconda安装包网站(清华大学开源软件镜像站，包含各个版本的Anaconda)

下载完成后，只需要一步一步按照提示安装即可，以下说明安装过程中需要特别注意的步骤

Step1:直接点击next

Step2:点击 I Agree

Step3:选择 ALL users（选择仅个人的话，后面使用可能会报错）,然后点击next

Step4:选择anaconda的安装位置

🔔Tips: 这里建议修改为其他盘,要不然下载的包和创建的环境都在C盘，占用空间，我这里修为为F盘（专门安装软件的盘），后面介绍如何把创建的环境和下载的包都装在自己想装的盘里。

Step5:这里把三个勾全部打上，然后点击Install,anaconda开始安装

• 🔒创建开始菜单
• 🔒base环境以python3.12创建
• 🔒清除包缓存

Step6:安装进行中，等待即可，这一步取决于电脑的性能。

Step6: 点击【Next】------再次点击【Next】

Step7：接着来到最后一步，两个勾取消，不要框选。点击【Finish】

📍到这里anaconda的安装基本完成，接下来要对anaconda进行一些配置

Anaconda基本配置

1.环境变量的配置

电脑设置搜索栏搜索高级系统设置

选择环境变量

系统变量选择path，双击进入

新建环境变量**【根据自己安装的盘，选择对应的盘】**

D:\Workplace\Anaconda
D:\Workplace\Anaconda\Scripts
D:\Workplace\Anaconda\Library\bin
D:\Workplace\Anaconda\Library\mingw-w64\bin

在windows菜单栏搜索Anaconda,以**管理员身份**打开anaconda prompt （有的不用会出现错误，我发现我的没有可以正常使用，反正每次打开anaconda prompt都以管理员身份打开就好）

输入这行代码，查看版本号，检查是否成功安装

conda --version

成功安装会显示Anaconda的版本号，这里anaconda就安装完成了。

但是并没有结束，因为还涉及到环境和包的下载，这里默认是下载在C盘的，我们需要更改下载的位置，以免占C盘系统盘内存；最后再添加镜像源方便下载环境的包（网速更快）

2.Anaconda默认环境保存路径和下载源修改

因为更改环境保存路径和更改下载源都可以在.condarc文件中修改，这里一次性配置完，打开上面的anaconda prompt命令窗口，输入conda info指令

没有修改的conda的pkgs和envs均保存在C盘，为了不占用系统盘的空间，我们需要修改保存的位置

在C盘-用户-用户名，找到.condarc,如果找不到打开anaconda prompt输入以下命令

conda config --set show_channel_urls yes

即可找到，用记事本打开

如果没有的话记得在资源管理器的查看里面把隐藏的项目打开

删除其他的，输入以下指令【注意修改为自己想要安装的盘，我这里修改为D盘】

envs_dirs:
  - D:\Workplace\Anaconda\envs
pkgs_dirs:
  - D:\Workplace\Anaconda\pkgs

（此处更新不及时，需要自己找到最新可用的镜像源）conda镜像源的配置，因为conda很多下载的东西在国外，默认的下载速度往往会很慢，这里建议修改为清华的镜像源，以管理员身份打开anaconda prompt，输入以下指令

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/r
  - 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
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  
  
# （可选）设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

如果这里误装了不可用的镜像源可以输入以下指令删除

conda config --remove-key channels

最后我们验证一下上面的内容是否成功配置

conda info

首先pkgs和envs都修改为F盘了

其次我们看镜像源也成功配置

python和OpenCV环境配置

安装好Anaconda后，会自动创建一个base环境，里面内置了一些用于科学计算的包。

可以使用conda命令来创建虚拟环境（也可以在图形化界面中创建）：打开Anaconda Prompt，输入如下命令：

# 查看当前有几个环境
conda env list

# 创建一个新的环境 可以指定python版本 如果不指定则和base的python版本相同
conda create -n python310 python==3.10
# 接下来会下载一堆必备的库

# 使用命令激活环境（切换环境）
conda activate python310

# 查看当前环境有哪些库
conda list

# 退出环境
conda deactivate

之后输入

conda install -c conda-forge opencv

-c conda-forge 表示从 conda-forge 频道安装 OpenCV，conda-forge 是一个社区维护的 Conda 包仓库，提供了大量的软件包。

conda会智能的分析你需要的OpenCV版本以及相关软件包，但是下载速度会慢一些

CUDA12.8安装

1.检查设备显卡

此电脑右键-管理

查看显卡是否是英伟达，如果是英伟达，则可以进行安装Cuda，否则不能安装Cuda。

2.查看NVIDIA版本

win+r 进入运行，输入cmd

在命令行中输入nvidia-smi可以当前显卡驱动版本和CUDA版本。

根据显示，电脑的显卡配置为NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti，显卡驱动版本为：Driver Version: 591.74，CUDA 的版本为：CUDA Version 1301。因此能安装的Cuda驱动最高版本是13.1，兼容13.1以下版本。我这里使用的是12.8的稳定版本

3.显卡GPU及其相关概念

显卡GPU，主要用于在屏幕上显示图像，用于与视频、图像处理相关的任务。

显卡：可以分为独立显卡和核显（嵌入在CPU中）

驱动：用于让计算机识别特定的硬件

深度学习显卡：一般用英伟达品牌的显卡，NVIDIA

CUDA：英伟达厂商创建了一个CUDA平台，让我们可以操作英伟达匹配的显卡，Pytorch的库会调用CUDA的库去给显卡发送指令和数据来进行深度学习的训练

它们之间的关系如下图：我们的计算机安装驱动之后会识别到该显卡，英伟达显卡的驱动会自带一个Cuda driver version（Cuda驱动版本）是跟驱动绑定的，我们还会装一个软件层面的Cuda runtime version，其中运行版本要小于等于驱动版本，Pytorch想要利用显卡就必须要装Cuda runtime version，Cuda runtime version就会操作显卡来完成深度学习的任务。

我们主要安装的Cuda是软件层面的Cuda runtime version

4.CUDA的下载与安装

官网下载地址：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

我选择的是12.8的版本

后面一路傻瓜式安装，不需要选择自定义，直接精简安装就可以

5.检查系统环境变量

在计算机上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量，可以看到安装后，自动默认在系统中配置好 CUDA_PATH 和 CUDA_PATH_V11_7 环境变量（版本号对应用户所下载的版本号）：

6.验证安装是否成功

安装完毕在命令行输入 nvcc --version，可以看到我安装的是12.8。至此，CUDA的安装过程结束。

PyTorch2.9安装

我们进入PyTorch官网Get Started，按照自己的情况选择，就会获得一个pip命令

pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

将这个命令直接在conda中使用即可

环境测试

全部安装好以后，打开PyCharm，在右下角添加解释器

我这里是已经配置好了的，如果没有配置过的话应该是空的，选择添加解释器->添加本地解释器

按照我下面这个图示进行选择，之后点击确定即可

此时我们运行下列代码，如果没有报错并且能够正常输出你的相关环境版本，说明整个机器学习的环境已经安装完毕！

import torch
import cv2

# 验证1：CUDA是否可用（输出True即表示适配成功）
print("CUDA是否可用：", torch.cuda.is_available())

# 验证2：PyTorch版本及适配的CUDA版本（显示12.1，实际调用本地CUDA 12.8，属正常现象）
print("PyTorch版本：", torch.__version__)
print("PyTorch适配的CUDA版本：", torch.version.cuda)

# 验证3：GPU设备是否识别
print("GPU设备信息：", torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else "未识别到GPU")

# 验证4：OpenCV是否正常工作（与PyTorch无冲突）
print("OpenCV版本：", cv2.__version__)

运行结果如下：