深度学习环境在openeuler系统上基于anaconda的搭建
在Linux系统上基于Anaconda搭建深度学习环境
随着人工智能的发展，深度学习已经成为计算机科学和数据科学领域的重要分支。为了便于开发和管理深度学习项目，使用Anaconda来搭建深度学习环境是一种非常有效的方式。本实验报告将详细介绍如何在Linux系统上基于Anaconda搭建深度学习环境，并提供相关代码示例。
1. 安装Anaconda
首先，我们需要在Linux系统上安装Anaconda。可以通过以下步骤进行安装：
1.1 下载Anaconda
可以访问Anaconda的[官方网站](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/）
下载如图所示版本
1.2 安装Anaconda
使用以下命令运行安装脚本：
bash Anaconda3-2023.07-Linux-x86_64.sh
使用上述命令报错请用以下命令：（路径可右击.sh文件属性查看）
bash /安装路径/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
按照提示接受协议，并选择安装目录，一般直接回车选择默认目录
此处输入yes
此处再输一个yes,这样就安装完成了
安装完成后，记得更新环境变量：
source ~/.bashrc
conda info
会输出conda信息
2. 创建虚拟环境
为了隔离不同项目的依赖，建议为每一个深度学习项目创建一个虚拟环境。可以使用以下命令创建一个新的虚拟环境，假设我们要创建一个名为deep-learning的环境，并安装Python 3.8：
conda create -n deep-learning python=3.8
到这里输y
这样就完成了创建
激活虚拟环境：
conda activate deep-learning
3. 安装深度学习框架
在虚拟环境中，我们可以安装所需的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。以下是安装TensorFlow的命令：
pip install tensorflow
如果你更倾向于使用PyTorch，可以根据[PyTorch的官方网站]
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
4. 验证安装
为了确保环境搭建成功，可以运行以下Python代码验证TensorFlow或PyTorch是否正常工作。首先，启用Python交互模式：
python
然后，可以使用以下代码验证TensorFlow：
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
或者验证PyTorch:
import torch
print(torch.__version__)
如果输出了版本号，说明您的深度学习环境搭建成功！
CTRL+D #退出Python交互模式
5. 可视化工具的安装
深度学习过程中，需要对数据和模型进行可视化分析。我们可以安装matplotlib来绘制图表。使用以下命令安装：
pip install matplotlib
5.1 绘制饼状图示例
下面是一个绘制饼状图的示例代码。在此示例中，我们将会展示深度学习任务中不同框架的使用比例。(此操作需要在虚拟机下操作)
使用vi命令建一个.py文件
vi + 文件名.py
回车后点i， 在文件中放入下面内容：
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
labels = ['TensorFlow', 'PyTorch', 'Keras', 'Other']
sizes = [45, 30, 15, 10]
# 绘制饼状图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal') # 使饼状图为圆形
plt.title('深度学习框架使用比例')
plt.show()
输入:wq回车后，执行如下命令：
python 文件名.py
使用以上代码时，你可以得到一个简单的饼状图，如下所示：
6. 展望
通过以上步骤，我们展示了如何在Linux系统上基于Anaconda搭建深度学习环境。这不仅使得后续的深度学习项目开发变得更加高效，也使得依赖管理更为简单。无论是科研工作还是实际应用，掌握深度学习环境的搭建都将为你开启新的数据科学之旅。希望能够帮助你顺利搭建自己的深度学习环境，开启探索人工智能的篇章。