Python 深度学习常用包汇总
Python 深度学习常用包汇总
文章目录
- Python 深度学习常用包汇总
- 更新历史
- 1、框架
- 1.1 pytorch
- 1.2 tensorflow 1.15 cpu ，gpu版
- 1.3tensorflow2.0
- 1.4 Anaconda虚拟环境中安装CUDA配合Tensorflow-gpu-多版本
- 1.安装cudatoolkit（CUDA）
- 2.安装cudnn
- 1.5 DGL 图网络框架
- 2、工具包
- 总命令
- 2.1 scikit-learn(sklearn)
- 2.2 pandas
- 2.3 numpy
- 2.4 matplotlib
- 2.5 jupyter notebook
- 2.6 gensim
- 3 少用到的包
- 3.1 networkx
- 3.2 seaborn
比较常用Pytorch框架，记录一下常用的包，方便重建深度学习环境。
更新历史
2021/2/28
2021/3/6
2021/5/22
2022/4/22
1、框架
不同框架一般安装在不同环境中
最新Anaconda 创建Python3.6，Python3.7虚拟环境，为Pytorch,tensorflow创建单独环境
检验 pytorch,tensorflow，paddle，mxnet 深度学习框架是否正确支持GPU功能
python给pip修改镜像-cmd命令修改版
在anaconda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn、tensorflow（-gpu）、pytorch
1.1 pytorch
网站：https://pytorch.org/
当前安装版本：1.7.1
pip install torch===1.7.1+cu110 torchvision===0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pytorch 1.9.0
pip3 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
1.2 tensorflow 1.15 cpu ，gpu版
官网：https://tensorflow.google.cn/install
python版本要是3.5 - 3.7
pip install tensorflow==1.15 -i http://pypi.douban.com/simple/
# gpu版
pip install tensorflow-gpu==1.15
linux系统最好的安装方法
conda install -c conda-forge tensorflow-gpu==1.15.0这样会顺便安装cudatoolkit和 cudnn插件不用全局安装GPU的cuda了，因为配置全局cuda实在有的难
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