机器学习的环境搭建

目录

1>下载并安装Git

2>获取最新的所需代码

3>下载并安装Anaconda3

4>在conda环境中安装OpenCV

5>其他操作

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1>下载并安装Git

下载地址：

https://git-scm.com/downloads

安装教程：

https://www.cnblogs.com/xueweisuoyong/p/11914045.html

2>获取最新的所需代码

进入想要放置下载代码的文件夹：

cd C:\Users\Kannyi\Machine-Learning

在本地获得一份最新代码的拷贝，把该代码下载到一个叫作opencv-machine-learning的文件夹中：

git clone https://github.com/mbeyeler/opencv-machine-learning.git

在一段时间之后，上线的代码可能会被修改。在这种情况下，可以用下面的命令来更新本地的克隆代码：

cd C:\Users\Kannyi\Machine-Learning\opencv-machine-learning
git pull origin master

3>下载并安装Anaconda3

下载地址：

https://www.anaconda.com/products/individual

安装路径：

D:\Anaconda3

配置环境变量：

我的电脑-->属性-->高级系统设置-->高级-->环境变量-->系统变量-->编辑Path变量-->新建

• D:\Anaconda3

• D:\Anaconda3\Scripts

• D:\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin

• D:\Anaconda3\Library\bin

4>在conda环境中安装OpenCV

跳转到下载代码的文件夹：

cd C:\Users\Kannyi\Machine-Learning\opencv-machine-learning

在conda的信任频道中添加conda-forge频道：

conda config --add channels conda-forge

创建一个基于Python3.8的conda环境，其中，py38是自己定义的环境名：

conda create -n py38 python=3.8

激活这个环境：

activate py38

打开一个新的IPython会话：

ipython

验证安装结果：

import sys
print(sys.version)

安装OpenCV：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python

查看OpenCV的版本号：

cv2.__version__

5>其他操作

退出IPython shell：

• 输入exit直接退出。
• 或者先按下Ctrl+D，然后再输入y，也能完成退出操作。

在浏览器中获取并运行本书代码，书籍详情见分类专栏配图：

jupyter notebook