前言：
  安装anaconda，深度学习框架（pytorch和tensorflow），并成功使用jupyter（jupyter经常报错）是入门深度学习比较困难的一步，开始学习深度学习的人都懂，我也不例外，在挣扎一个星期后，本人成功地把pytorch，tensorflow，jupyter notebook，jupyter lab等安装成功，并能正确运行代码，所以写文章来分享方法，避免后来者走弯路。现在是2022年4月21日，可能只对当下一段时间有用。

目录

• 一、安装miniconda
• 二、安装Tensorflow
• • 2.1 了解自己要安装什么版本的tensorflow
  • 2.2 正式安装tensorflow
  • 2.3 下载相应的科学数据包
  • 2.4 运行jupyter notebook
  • 2.5 运行jupyter lab
• 三、安装pytorch
• • 3.1 创建虚拟环境
  • 3.2 正式安装pytorch
  • 3.3 为 pytorch 添加 jupyter 内核
  • • 3.3.1 在pytorch环境中安装 ipykernel 这个python包
    • 3.3.2 在pytorch这个虚拟环境中配置jupyter内核
    • 3.3.3 选择能运行pytorch深度学习框架的jupyter内核
  • 3.4 下载相应的科学数据包
• 四、jupyter 的一些拓展
• • 4.1 jupyter lab中文语言包下载
  • 4.2 使用 Nbextensions 为jupyter notebook 安装变量显示和代码补全功能
• 五、yolov5 环境配置
• • 5.1 创建虚拟环境
  • 5.2 安装pytorch
  • 5.3 下载 yolov5-5.0 和 yolov5-6.0 ，及 yolov5s.pt 模型
  • 5.4 按视频的步骤，下载 python 包
  • 5.5 这里我们运行 6.0 版本
• 六、最后

一、安装miniconda

  🐳下载miniconda：miniconda下载地址

  🐳为什么不用anaconda呢？ 首先anaconda因为安装了几千个python包，占用内存大，可能还有一些python包用不到，其次，如果把tensorflow安装在anaconda的base环境中时，还有可能出现包冲突。miniconda只包含必要的python和conda，没有图形化界面，十分小。但需要某些包时，可以通过pip install 包名 或 conda install 包名安装，也很方便。

二、安装Tensorflow

  🐳安装tensorflow十分简单，一行代码搞定！
  🐳在下载之前要明白自己有什么版本的 tensorflow，那有人就会问：怎么知道要安装什么版本呢？

2.1 了解自己要安装什么版本的tensorflow

• 有英伟达显卡，驱动是最新版，可以下载gpu版。可以打开 GeForce Experience ，打开驱动程序，更新驱动到最新版，就可以了，有博文有下载驱动安装包，这完全没有必要！不用再下载 CUDA和cudnn包，因为tensorflow自带了，如果安装tensorflow跳过了它们，再自己安装！

• 其他情况，直接安装 cpu 版
• 一般情况下安装最新版，这里最新版是 2.6.0 版的

2.2 正式安装tensorflow

  🐳打开Anaconda Prompt ， 输入下面的代码，如果要 gpu ，就在 tensorflow 后面加上 -gpu ，这里下载 2.6.0 版本的，直接 yes 安装

conda install tensorflow-gpu==2.6.0 或 conda install tensorflow==2.6.0

  🐳如果出现下图的情况，只要再运行一遍 conda install tensorflow-gpu==2.6.0 或conda install tensorflow==2.6.0 即可。如果还是不行，再运行多几遍 （我是运行五六遍吧，才成功，与网速有关）

  🐳判断gpu版是否安装成功，cpu版跳过

2.3 下载相应的科学数据包

  🐳打开Anaconda Prompt，这里用到了豆瓣源！

pip install pandas matplotlib notebook sklearn -i https://pypi.douban.com/simple/

2.4 运行jupyter notebook

  🐳打开jupyter notebook： 打开Anaconda Prompt

jupyter notebook

  🐳如果运行不了，我这里的问题是pyzmq版本过高，所以我卸载高版本的pyzmq这个python包，重新下载低版本的pyzmq包。jupyter 这个软件很怪，可能你并没有报错，就跳过这一步！，2022年4月21日，现在我运行jupyter notebook时，发现不用降低pyzmq版本也可以运行了，可能是官方解决了这个问题！！！如过你不用运行下面的代码也能运行！那就把下面的代码给忽略。

pip uninstall pyzmqpip install pyzmq==19.0.2

2.5 运行jupyter lab

  🐳安装jupyter lab： 打开Anaconda Prompt

pip install jupyterlab -i https://pypi.douban.com/simple/

  🐳打开jupyter lab： 打开Anaconda Prompt

jupyter lab

  🐳如果运行不了，打开Anaconda Prompt

pip uninstall pyzmqpip install pyzmq==19.0.2

三、安装pytorch

3.1 创建虚拟环境

  🐳我们最好避免pytorch与tensorflow深度学习框架起冲突，所以将pytorch安装再一个虚拟环境中，tensorflow环境和pytorch环境就不会起冲突！

conda create -n 虚拟环境名称 python=版本名称#例子：#conda create -n pytorch python=3.9

  🐳打开虚拟环境： 打开Anaconda Prompt

conda activate 虚拟环境名称#例子#conda activate pytorch

  🐳查看虚拟环境：

• 括号中就说明：有两个环境，一个是base，一个是pytorch（你创建虚拟环境的名字）

• 在你的miniconda安装路径下的enve文件夹下会有你创建的虚拟环境文件夹

3.2 正式安装pytorch

  🐳pytorch下载代码：网址

  🐳该代码要在虚拟环境中运行，打开虚拟环境：打开Anaconda Prompt

conda activate 虚拟环境名称#例子#conda activate pytorch

  🐳下载pytorch

# 要在pytorch官网中找对应的代码不一定是这个：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

3.3 为 pytorch 添加 jupyter 内核

  🐳这一步是最最关键的，它在乎你是否能用 jupyter notebook 或 jupyter lab 运行 pytorch!

3.3.1 在pytorch环境中安装 ipykernel 这个python包

  🐳打开Anaconda Prompt，注意是在base环境下运行代码

conda install -n pytorch ipykernel

  🐳如果有pyzmq的问题，打开虚拟环境，运行下面代码

conda activate 虚拟环境名称#例子#conda activate pytorchpip uninstall pyzmqpip install pyzmq==19.0.2

3.3.2 在pytorch这个虚拟环境中配置jupyter内核

  🐳打开虚拟环境：打开Anaconda Prompt

conda activate 虚拟环境名称#例子#conda activate pytorch

  🐳添加内核

python -m ipykernel install --user --name 虚拟环境名称 --display-name "名字"#例子#python -m ipykernel install --user --name pytorch --display-name "pytorch"

3.3.3 选择能运行pytorch深度学习框架的jupyter内核

  🐳打开jupyter notebook

  🐳选择pytorch

  🐳新建文件，运行pytorch的相关代码。注意当右上角的圆圈为空时，表示正常可用状态！

3.4 下载相应的科学数据包

  🐳打开Anaconda Prompt，这里用到了豆瓣源！

  🐳打开虚拟环境

conda activate 虚拟环境名称#例子#conda activate pytorch

# 安装pandas和matplotli# 因为numpy在安装pytorch的时候就包含进去了pip install pandas matplotlib -i https://pypi.douban.com/simple/

四、jupyter 的一些拓展

4.1 jupyter lab中文语言包下载

  🐳打开Anaconda Prompt，在base环境下运行下面代码

pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN

  🐳**打开jupyter lab，进行设置**

4.2 使用 Nbextensions 为jupyter notebook 安装变量显示和代码补全功能

  🐳打开Anaconda Prompt，在base环境下运行下面代码

pip install jupyter_contrib_nbextensions

jupyter contrib nbextension install --user

  🐳打开jupyter notebook

  🐳选择 Variable Inspector 作用是显示变量；Hinterland 作用是代码补全

五、yolov5 环境配置

  🐳参考视频：

• 主要的配置视频（博文参考的视频）
• pycocotools 无法安装时，请看此视频
• 实现手机摄像头的链接

5.1 创建虚拟环境

  🐳为了不影响其他环境，这里我们新建一个专用于 yolov5 的环境。打开Anaconda Prompt

conda create -n yolov5 python=3.9# 这里我们高一点的版本

  🐳我们如何查看自己有多少个环境呢？这里我有两个环境：一个是：base，一个是：yolov5。

conda info -e

5.2 安装pytorch

  🐳本人是跟着第一个视频一步一步配置环境的，所以这里我不知道为什么用 LTS 版。还有视频中 pip3 改为 pip ，我也不知道为什么，等了解情况后再补充。

conda activate yolov5pip3 install torch==1.8.2+cu111 torchvision==0.9.2+cu111 torchaudio===0.8.2 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html

5.3 下载 yolov5-5.0 和 yolov5-6.0 ，及 yolov5s.pt 模型

  🐳由于 guthub 很难访问，所以我下好后打包放在百度网盘中，有需要自取

  🐳yolov5，提取码: 3qxf

5.4 按视频的步骤，下载 python 包

  🐳这里要注意：如果pycocotools 下载不了，请看第二个视频

pip install -r requirements.txt

5.5 这里我们运行 6.0 版本

  🐳视频中5.0 版本运行不了
  🐳看第三个视频可以实现连接手机摄像头

六、最后

本人是经历过全过程的，每行代码都运行过，只是jupyter的软件报过错，但运行上面的代码能解决我的问题，所以写下本博文，以供参考。
看了这么多博文，相信本文章是相对较好的，希望解决你的问题的时候，可以给我点个赞。

我会看赞的个数是否设置为付费。赞超过20个就不付费。

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