Linux中轻松学习Python 2.7的安装与配置

在Linux系统上安装Python 2 .7 其实并不困难。

首先我们来谈谈下载。
您需要访问Python官方网站，即www.python.org/getit/。
在那里您将找到Python 2 .7 的安装包。
我当时使用的是Python-2 .7 .3 .tgz包。
你可以搜索一下。
应该还有更多。

安装前需要检查系统是否配备Python。
打开终端并输入 python --version。
如果显示版本号，则说明有。
如果它不出来，那就不要。

然后需要新建一个目录来存放安装包。
例如，在/home/用户名下创建一个Python2 7 目录，并将下载的.tgz包放入其中。

减压是关键。
转到此目录并输入 tar -xzvf Python-2 .7 .3 .tgz。
等它解压就可以了。

解压后，进入解压后的文件夹。
单击./配置。
说实话，当时我不太明白为什么要加点，但是装完之后我才发现确实有必要。

然后make，然后make install。
这三个步骤需要等待一段时间并观察进度条。
安装完成后基本就OK了。

为了简单起见，需要创建一个软链接。
键入 ln -s /usr/local/bin/python2 .7 /usr/local/bin/python。
这样，Python默认使用2 .7 版本。

接下来，安装设置工具。
这个东西是用来安装Python包的。
使用 wget https://pypi.org/packages/source/s/setuptools/setuptools-5 2 .0.0.zip 下载，然后解压并输入 python setup.py install。

安装安装工具后检查它。
输入 python -m pip --version。
如果显示版本号，则说明setuptools已安装。

有几件事需要考虑。
安装时必须有权限，使用sudo或者直接使用root用户。
如果系统中存在Python3 ，安装2 .7 不会覆盖它，但需要使用软链接或更改PATH变量以使用2 .7 setuptools必须兼容Python2 .7 ，这通常是正确的。

经过此过程，Python2 .7 环境就搭建完成了。
您可以开始编写代码。

Python入门教程+项目实战-1.2节-在Linux中安装Python

在Linux上安装Python只需要以下步骤： 下载源代码；解压，配置环境；收集，设置，并设置软链接。

先下载源码包。
点击官网LastPython3 Release；然后单击 Gzippedsourcetarball。
或者直接使用wget来绘制。

例如，对于以下版本 3 .1 1 .0，命令为 wget https://www.python.org/ftp/python/3 .1 1 .0/Python-3 .1 1 .0.tgz。

下载后使用tar -xvzf命令进行压缩。
例如，如果是 Python-3 .1 1 .0.tgz，请键入 tar -xvzf Python-3 .1 1 .0.tgz。

解压后，进入目录cd Python-3 .1 1 .0。

关键的一步来了。
在目录中，键入 ./configure --prefix=/usr/local。
您可以将前缀更改为您喜欢的任何内容，但不要更改默认的 /usr/local。
输入
./configure后，将生成Makefile。
这是一本汇编书。

然后单击“制作”。
开始编译。
等到完成。

编译成功后，输入 sudo make install。
安装在系统中。

安装完成后，输入 /usr/local/bin/python3 .1 1 -V 查看版本号是否正确。

最后一步是构建软链。
输入 ln -s /usr/local/bin/python3 .1 1 /usr/bin/python3
直接输入 python3 即可。
pip还需要安装软链接，输入ln -s /usr/local/bin/pip3 .1 1 /usr/bin/pip3
Debian系统使用dpkg安装； RPM系统使用yum。
这两个系统的设置不同。

配置环境；运行编译。
就是这么简单。

你自己看看。

Linux 深度学习环境搭建教程 ( WSL + miniconda + pytorch + cuda + cudnn + vscode)

坦白说，在Windows上使用WSL搭建深度学习环境的核心就是安装WSL+Ubuntu，然后安装Miniconda+PyTorch+CUDA+cuDNN。
然而，这由于版本兼容性和路由配置而变得复杂，一不小心就会卡住。

首先，我们来说说最重要的事情。
您必须选择 Ubuntu 2 0.04 LTS 版本来安装 WSL。
不要使用最新的2 2 .04 ，因为Miniconda尚未正式适配。
去年我们运行该项目时，使用 WSL 2 0.04 ，Miniconda 安装时间不到 5 分钟，而使用 2 2 .04 则需要近半个小时。
另外，Miniconda安装完毕后不要急于创建虚拟环境。
先在WSL中运行conda update conda，避免后续部署虚拟环境时出现各种依赖错误。
还有一个更重要的细节。
CUDA 和 cuDNN 版本必须匹配。
例如，如果NVIDIA驱动程序是5 2 5 ，则CUDA必须选择1 1 .0，cuDNN也必须选择相应的1 1 .0版本。
一开始我以为用最新版本就可以了，但后来发现不对劲。
cuDNN 1 1 .2 实际上与 CUDA 1 1 .0 不兼容。
强制安装导致PyTorch在加载cudnn_version.txt时直接崩溃。

对于VSCode，使用WSL命令行输入代码。
安装就够了，但是很多人不注意。
您必须手动单击 Windows 侧栏中的 Ubuntu WSL 目录并将文件拖入其中。
否则VSCode会提示找不到工作区。
说实话，有点混乱。
很多人不重视这一点。

建议先在虚拟机中预安装，运行每一步命令，然后在WSL上使用。
安装PyTorch时，记得选择--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu1 1 3 选项和CUDA版本号，否则会安装为CPU版本。
等等，还有一件事。
WSL2 内核可能需要单独更新到最新版本。
尝试使用 wsl --update，否则某些驱动程序可能不兼容。