coding筆記-從零開始

  這篇教學同時提供影片版，可以參閱 我的頻道 Step 1: 安裝tensorflow-gpu套件 打開Terminal視窗。 建立虛擬環境，這裡我想要把虛擬環境名稱設為deeplearning，所以指令要這樣打: conda create - n deeplearning tensorflow - gpu 按下Enter後，它會列出要安裝的相關套件，按下鍵盤上的y、在按一次Enter鍵，進行安裝。 接著要等待幾分鐘讓他跑完(如下圖)。 Step 2: 啟用虛擬環境 我們在Step 1跑完安裝流程後，接下來要啟用新建立的虛擬環境。 輸入指令 conda    activate deeplearning 來啟用虛擬環境(如下圖)。 在指令列前綴，可以看到已經切換到deeplearning虛擬環境，表示我們目前就是在deeplearning這個環境下運作。 Q: 那我們要在這個環境下使用Jupyter notebook 或是 Spyder IDE 來寫Python，要怎麼做? A: 在新的deeplearning虛擬環境，發現沒有預先安裝 jupyter notebook ，所以使用 conda install -c anaconda jupyter 來安裝(如下圖)。 指令可以參考 : https://anaconda.org/anaconda/jupyter 跑完安裝流程之後，在command line輸入jupyter notebook，就會以預設瀏覽器(像我的設定是Chrome，所以它會用Chrome打開)，然後就可以來建立.ipynb檔案寫Python啦! 而Spyder的安裝方式也大致一樣，在deeplearning虛擬環境下，使用指令 conda  install -c anaconda spyder 來進行安裝(如下圖)。 指令可以參考 :   https://anaconda.org/anaconda/spyder 安裝完後，一樣在 deeplearning 虛擬環境，下 spyder 指令，就可以打開 Spyder ，來寫 Python 程式了。

這篇教學同時提供影片版，可以參閱 我的頻道 前置動作:  · (建議)新增一個使用者帳號(可以不用是Super user)，這樣環境比較乾淨。 Step 1: 先到 Anaconda官網 ，點擊下圖中的連結。 滑到頁面下，找到Linux欄位，點擊 64-Bit(x86) Installer (550MB) ， 或是 按我下載 。 Step 2: 下載完後，在本機端的 Downloads/ 下，會看到剛剛下載的shell script( .sh )文件， 先不要雙擊載入，不然會跑很久 。 Step 3: 官網的第二步基本上不用做，那個是檢查檔案下載下來的動作。 我們直接照官網的第3步做: 這裡要做的是  用bash來執行下面這一行指令: bash ~/ Downloads / Anaconda3 - 2020.07 - Linux - x86_64 . sh 這裡如果有看官網做的話，會發現官網其實沒有更新到上面那行指令，因為我在寫網誌時，檔名已經發佈到2020.07版本，所以要 依照自己下載下來的檔名做指令的修改(可以參考下圖) 。 輸入完成後，按下鍵盤上的Enter鍵。 Step 4: 接下來會來到Anaconda的安裝流程，以及程式的License，這裡一路按下Enter就好(參考下圖)。 License跑完後，最下面會有提示指令，問你是否接受License，這裡輸入yes，並按下Enter鍵。 下一個提示會要你確認預設安裝路徑，照官網的安裝指南， 建議我們都不要更改 ，所以就再按一次Enter鍵(參考下圖)。 按下enter後，會出現PREFIX=/home/<你Ubuntu當前帳戶的username>/anaconda3的畫面，這裡甚麼都不用做，只需要等待幾分鐘來讓系統處理安裝程序。 安裝指示會問你" Do you wish the installer to initialize Anaconda3 by running conda init? " 官網推薦yes，所以輸入yes，並按下Enter鍵(參考下圖)。 到這裡顯示Thank you for installing Anaconda3!，大致上就完成了，可以關閉目前的terminal視窗。 Step 5: 我們驗證一下是否有安裝成功，所以在Ubuntu開啟新的ter...