AI环境搭建

AI环境搭建

组成

  • 开发环境：anaconda

    • 作用：继承python环境，并且方便设立独立的虚拟环境，可以为每一个项目设置一个独立的虚拟环境

    • 下载：Anaconda | Individual Edition

      • 拖到最底下选择64位下载

    • 安装与配置：傻瓜式安装

      • 将Anaconda的安装根目录和它的根目录下的scripts目录添加到环境变量中
        • D:\ProgramData\Anaconda3\Scripts
        • D:\ProgramData\Anaconda3

    • 检测是否安装成功

      • 打开cmd，输入命令：conda env list 看是否成功

    • 修改conda的源为国内的源，加快网络速度

      • 打开网址，复制源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
      • 复制上面页面里的命令：conda config --set show_channel_urls yes 进行生成配置文件
      • 修改配置文件：用编辑器打开用户目录下的 .condarc 文件，我这里的路径是：C:\Users\painter 注意，该文件必须要在该目录下
        • 清空文件里原有的内容，并且将上面页面里的源粘贴到该文件里,并保存
          • 易错点：
            • 需要将https全部换成http
          • image-20220211211402842

    • 修改Aconda的python环境

      • 原理：如果不修改的话，会和我们本地的python环境起冲突，所以需要对其进行重命名

      • 操作：

        • 1、打开目录：D:\ProgramData\Anaconda3 ，将python.exe复制一份，当作副本，并将原来的python.exe改名为python-conda.exe
        • 2、打开目录：D:\ProgramData\Anaconda3\Scripts ，将pip.exe复制一份，当作副本，并将原来的pip.exe改名为pip-conda.exe

    • 删除Aconda的虚拟环境：

      • conda remove -n 环境名 --all

  • 显卡环境：cuda

    • 前提：必须要是英伟达的显卡才行
    • 下载的版本：
      • 1、根据本地的英伟达的驱动版本来选择对应的cuda版本来进行下载：桌面右键--NVIDIA控制面板--点击左下角的系统信息--记下弹出来的页面的驱动程序版本
        • image-20220211191102940
      • 2、根据下面的英伟达驱动和cuda对照表来选择对应的cuda版本
        • image-20220211191411240
      • 3、打开网址进行下载cuda：CUDA Toolkit 11.5 Update 2 Downloads | NVIDIA Developer
        • 选择exe安装包，下载
      • 4、进行安装
        • 在d盘里新建文件夹：CUDA
        • 检测是否安装成功：nvidia-smi
          • cuda 11.5 不需要配置环境变量

Aconda 的基本使用

  • 1、创建新的虚拟环境test1 并且安装jupyter
    • conda create -n test1 jupyter notebook cudnn
      • 易错点：也可以在创建虚拟环境的时候指定python的版本
        • conda create -n video_matting python=3.9
      • 技巧：创建的时候可以随意起名字，后面可以改名字
        • 改名：需要改2个地方
          • 1、找到用户目录下的 .conda 文件夹，找到environments.txt 文件，查看里面的内容，修改内容里的代表环境名的字符串，并且打开里面的虚拟环境的目录
          • 2、更改虚拟环境的目录里环境所代表的文件夹的名字
  • 2、激活环境：activate test1
  • 3、查看所有的虚拟环境：conda env list
    • 该命令在虚拟环境里也可以使用

实战案例：超分辨里ai重建

  • 项目地址：GitHub - xinntao/Real-ESRGAN: Real-ESRGAN aims at developing Practical Algorithms for General Image Restoration.

  • 安装方法

    • 1、git下载：https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN.git

    • 2、安装依赖：根据项目里的requestments来，发现里面有pytorch，pytorch安装比较复杂

      • 1、先安装最难的pytorch

        • 打开官网：Start Locally | PyTorch
        • 根据我们的系统环境选择，将命令复制到虚拟环境中执行：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
          • 易错点：一定要在虚拟环境里执行
            • 1、如果下载中断，可以将下载失败的错误提示里的下载链接复制到迅雷里进行下载
            • 2、下载完后，清理刚刚下载失败的缓存：conda clean --all
            • 3、本地安装从迅雷下载的pytorch
              • conda install --user-local pytorch的本地路径

      • 2、从requirements.txt删除带有torch字眼的名字，然后在虚拟环境执行：

      • 3、下载别人训练好的模型：Real-ESRGAN/README_CN.md at master · xinntao/Real-ESRGAN · GitHub

        • 拉到最下面，有个快速上手，里面有模型下载，如果速度过慢，就用idm下载，这里我们下载的是普通图片的模型，还有动画图片的模型，自己选择
        • 下载完成后，将模型放到项目的experiments\pretrained_models目录下：
          • 示例：C:\Users\painter\Real-ESRGAN\experiments\pretrained_models

      • 4、运行项目：

        • python inference_realesrgan.py -n RealESRGAN_x4plus -i inputs --face_enhance

        • 易错点：

          • 报错：No module named 'realesrgan.version' 根据模块名，只是一个获取版本的模块，我们直接前往该文件注释掉这个包即可
            • 打开C:\Users\painter\Real-ESRGAN\realesrgan下的 init__.py 文件内容里的错误代码注释掉
          • 如果运行上面的命令还需要下载文件(比如新的模型，但是cmd下载太慢，我们可以复制url，idm下载，然后放到命令行界面显示的需要输出的目录，实测需要下载多个东西，一个一个下载下来，放到它要求的目录，注意，to后面指向的目录的区别，目录是不一样的)，下面图片第一个是下载地址，to 后面的是我们本地保存的路径，我们用idm下载后来后，放到该路径就行
            • image-20220212104003399
          • 如果提示：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'
            • 可以看图片的input目录下是不是有非图片的一些东西，比如目录，视频
posted @ 2022-02-26 19:01  painter520  阅读(398)  评论(0)  编辑  收藏  举报