深度学习与大模型第1课环境搭建

深度学习与大模型第1课

环境搭建

1. 安装 Anaconda

首先，您需要安装 Anaconda，这是一个开源的 Python 发行版，能够简化包管理和环境管理。以下是下载链接及提取码：

• 链接：https://pan.baidu.com/s/1Na2xOFpBXQMgzXA93PJJYQ
• 提取码：b870
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安装Anaconda，需勾选上" Add Anaconda3 to myPATH environment variable"和“RegisterAnaconda3asmy defaultPython3.8”

此外，您还可以通过以下链接下载 Python 解释器及 PyCharm：

• 链接：https://pan.baidu.com/s/1Gp-C_mzmJ_C3pSe3i1SWKw
• 提取码：v563
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2. 修改环境变量

2.1 修改 .condarc 文件

首先，找到以下路径：
C盘-用户-电脑名-.condarc

右键使用记事本打开该文件，并添加以下内容：

channels:- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
show_channel_urls: true
default_channels:- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch-lts: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

2.2 使用 Anaconda Prompt 修改环境变量

打开 Anaconda Prompt（命令行界面），并执行以下命令：

conda clean -i

然后安装所需的库：

conda install pandas

执行完成后，您应该会看到类似如下的界面：

此外，您也可以使用以下命令安装其他常用库：

• 安装 Pandas:

conda install pandas
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 安装 Matplotlib:

conda install matplotlib
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 安装 Scikit-learn:

conda install scikit-learn
pip install scikit-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 安装 TensorFlow 和 Keras:

pip install tensorflow keras -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. 新建 .ipynb 文件

打开 Jupyter Notebook，新建一个 .ipynb 文件，并输入以下代码以确保安装成功：

import pandas
import sklearn
import matplotlib

执行成功后，您应该会看到如下的界面：

机器学习基础编程：

import pandas  # 导入pandas库print('hello Maynor!')  # 打印欢迎信息import sklearn  # 导入sklearn库import matplotlib  # 导入matplotlib库import tensorflow, keras  # 导入tensorflow和keras库input()  # 等待用户输入，暂停程序# 获取用户输入并打印
a = input()
print(a)# 获取用户输入并打印
a = input()
print(a)# 获取两个整数并计算它们的和
a = int(input('请输入整数：'))
b = int(input('请输入整数：'))
print(a + b)# 获取两个整数并计算它们的商和差
a = int(input("请输入第一个整数: "))
b = int(input("请输入第二个整数: "))# 计算商和差
quotient = a // b  # 商
difference = a - b  # 差print("商是:", quotient)
print("差是:", difference)# 获取两个整数并计算它们的和、差、积和商
a = int(input("请输入第一个整数: "))
b = int(input("请输入第二个整数: "))sum_result = a + b  # 和
difference = a - b  # 差
product = a * b  # 积
quotient = a // b  # 商print("和是:", sum_result)
print("差是:", difference)
print("积是:", product)
print("商是:", quotient)# 判断两个整数是否相等
if a == b:print('相等')
else:print('不相等')
print("结束")# 获取两个整数并判断它们是否相等
a = int(input("请输入第一个整数: "))
b = int(input("请输入第二个整数: "))
if a == b:print('相等')
else:print('不相等')
print("结束")# 判断一个整数是奇数还是偶数
a = int(input("请输入整数: "))
if a % 2 == 0:print('偶数')
else:print('奇数')
print("结束")# 进一步说明判断奇数偶数的过程
a = int(input("请输入第一个整数: "))
if a % 2 == 0:print(f'{a % 2} 是一个整数, a % 2 = {a % 2}，所以 a 是偶数')
else:print(f'{a % 2} 是一个整数, a % 2 = {a % 2}，所以 a 是奇数')print("结束")# 使用for循环打印4次"here"
for i in range(4):print("here")# 使用for循环打印从1到10的数字
for i in range(10):print(i + 1)# 使用while循环从10开始递增直到超过10为止
i = 10
while True:print(i)i = i + 1if i > 10:break# 使用while循环打印从0到10的数字
i = 0
while i < 11:print(i)i = i + 1# 列表操作示例
a = [1, 2, 3, 4]
print(a)# 访问列表的元素
a[1]# 切片操作，访问列表的部分元素
a[0:2]
a[1:2]
a[0:6]
a[::-1]  # 逆序列表# 字符串操作
s = 'abcd'
list(s)  # 将字符串转换为列表
s[::-1]  # 逆序字符串# 定义并调用字符串逆序函数
def reverse(s):return s[::-1]reverse(s)
reverse(input())  # 获取用户输入并逆序# 生成1到10之间的随机整数
from random import randint
randint(1, 10)import random  # 导入random库# 生成1到10之间的随机数
target_number = random.randint(1, 10)
guess_count = 0  # 初始化猜测次数# 数字猜谜游戏
while True:guess = input("请输入一个数字：")print(guess)if guess == target_number:print("猜对了")elif guess != target_number:print("猜错了")# 生成1到10之间的随机数并进行猜数字游戏
target_number = random.randint(1, 10)
guess_count = 0print("欢迎来到数字猜谜游戏！")while True:guess = input("请猜一个数字（1-10）：")guess_count += 1try:guess = int(guess)  # 尝试将输入转换为整数except ValueError:print("请输入有效的数字！")continueif guess < 1 or guess > 10:print("请输入1到10之间的数字！")elif guess < target_number:print("太小了，再试试！")elif guess > target_number:print("太大了，再试试！")else:print(f"恭喜你猜对了！目标数字就是 {target_number}。")print(f"你总共猜了 {guess_count} 次。")break# 数字猜谜游戏简单版本
target_number = random.randint(1, 10)
guess_count = 0while True:guess = int(input("请输入一个数字："))guess_count += 1if guess == target_number:print(f"猜对了！你总共猜了{guess_count}次。")breakelif guess > target_number:print("太大了")else:print("太小了")# Turtle绘制五角星
import turtlet = turtle.Turtle()  # 创建一个turtle对象# 绘制五角星
for i in range(5):t.forward(100)t.right(144)# 完成绘制
turtle.done()# Turtle绘制七角星
t = turtle.Turtle()# 绘制七角星
for i in range(7):t.forward(100)t.right(180 - 180/7)# 完成绘制
turtle.done()

常见问题：

1. Mac 修改环境变量

如果您使用的是 Mac，修改环境变量的方式略有不同。您可以使用以下命令修改 .bash_profile 或 .zshrc 文件：

export PATH="/usr/local/anaconda3/bin:$PATH"

然后执行：

source ~/.bash_profile

或

source ~/.zshrc

2. 镜像源未修改

若镜像源未修改或生效，您可能会遇到如下问题：

确保 .condarc 文件内容正确无误，并重启 Anaconda Prompt。

3. Numpy 版本不兼容

如果您在执行代码时遇到 numpy 版本不兼容的问题，可以通过以下命令安装指定版本的 numpy：

pip install numpy==1.22.4

安装完成后，重启内核即可正常运行代码：