基于macOS的深度学习环境配置

macOS深度学习环境配置（以风格迁移为例）

1. 下载anaconda

从官网下载，下载Python 3.7 version版本

 

下载好以后打开anaconda，点击create创建一个新的虚拟环境（该环境在不需要再使用的环境下可以删除，可减轻电脑外存负担）。本例创建名为main的环境，点击右侧小箭头→Open Terminal，打开终端，按顺序输入如下命令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

（若已输入过，则会出现warning）

1. 安装torch

   从官网下载：选择相应配置输入终端命令安装

在按此命令安装时，总是装不上pytorch,出现连接http时获取URL内容方面的错误，于是更改成以下命令安装：

conda install pytorch torchvision -c pytorch -y

再多次出现相同错误，多试几次即可安装成功。验证安装成功：在anaconda下以python打开终端，输入：import torch

  print(torch.rand(2,3))

   输出类似：tensor([[0.6122,0.4238,0.0422],

   [0.8809,0.5974,0.5142]])

1. 安装Pycharm

   从官网下载,下载community版本

 

  下载完成以后，把风格迁移的experiment文件夹导入pycharm中

1. 给项目配环境

屏幕左上角PyCharm→Preferences→Project Interpreter→Project Interpreter右侧齿轮图标→Add→Conda Environment→选择Existing environment→Interpreter选择刚刚创建的虚拟环境中的python.exe文件（路径：/opt/anaconda3/envs/main/bin/python.exe）,conda excutable选择conda.exe(路径：/opt/anaconda3/bin/conda.exe)→OK→Apply→OK

打开文件后，缺什么包就导入什么包。在虚拟环境main下打开终端，使用conda install 包名导入包，若该句不行，就使用pip install 包名导入。

导入cv2使用conda install -c conda-forge opencv

1. 运行程序

点击Pycharm下方terminal，按照readme文件中的命令输入进行测试，如果直接执行，每次的运行结果会被覆盖，永远只有output.jpg这一个输出文件，可以在experiment文件夹下创建一个output文件夹放输出结果，每执行一次命令，添加--output-image output/putput1(output2,output3.....),执行结果则不会被覆盖。

运行结果：