主题：VSCODE+ANACONDA才是最易安装开发环境
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开山鼻祖 发表于 2019-2-20 08:55
自动我认为是不可能的，因为自动只是算了后加个决定，计算都不对自动无意义，计算对了自动又可能乱来。
自动只是算了后加个决定 --- 这不就是你说的 “拿住股票”？
机器不是神仙不能100%对 能比人类的平均水平强那就是高端了
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开山鼻祖 发表于 2019-2-20 08:51
安装是一个方面，用这些学※※干什么是另一个方面，面对股市这种风云变幻的市场，即使你在某些票低迷时能算出来（怎么算都好），后面操作未必拿得住啊，机器学习能学会拿住股票么。
http://m_hexun_com/stock/2018-03-22/192675407.html
机器学习的行不行不知道 最近几年几次大的波动不都是让自动电脑操盘手背锅么？
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21 帖
开山鼻祖 发表于 2019-2-19 23:48
我意思是机器不能自动安装，就必须自己装了。
如果只是配置CUDA环境 ubuntu接近自动安装了
只是apt install XXX 就行了
CUDA10 9.2这些现在都有deb然后apt的包 过程无需配置
剩下的pip install 自然也不用配置....
要是有个懒人，写个一键安装脚本也是很容易的
当然 要想各种都好弄其实 centos 才是王道，毕竟其真身RHEL是服务器标准，标准软件都支持 而且还是大部分软件的默认测试平台之一，但是毕竟发行时间长了 PC上一些七七八八的玩意不一定好用，但是服务器支持的都非常好，这也是我装的pc server的唯一备选系统。。。。 本帖最后由 闲聊状态 于 2019-2-20 08:27 编辑
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rks 发表于 2019-2-19 23:55
扒股票数据可以试试Tushare
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开山鼻祖 发表于 2019-2-19 23:48
我意思是机器不能自动安装，就必须自己装了。至于这个东西对我有用没，我真不知道，不知道也能了解下嘛。我现在只是用了python和一个网页扒数据的包，叫什么“selenium是web自动化测试工具集，包括WebDriver（selenium 2.0）等。”，这句是网上有人写的程序的注释，我把他程序改了下，可以扒股票数据了，其他我没继续。
pip install cntk貌似我装了，不然第二楼可能跑不出来。
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18 帖
rks 发表于 2019-2-19 23:41
这问题还不如为什么程序员自己写工具还无怨无悔用着最坑的工具问倒我。
CNTK也有CPU版本，你pip install cntk就是了，慢就慢点反正是能运行。
机器学习如果只是玩玩儿，最方便还是Google Colab有免费K80用，当然很难忍住不去自己装机折腾。
我意思是机器不能自动安装，就必须自己装了。至于这个东西对我有用没，我真不知道，不知道也能了解下嘛。我现在只是用了python和一个网页扒数据的包，叫什么“selenium是web自动化测试工具集，包括WebDriver（selenium 2.0）等。”，这句是网上有人写的程序的注释，我把他程序改了下，可以扒股票数据了，其他我没继续。
pip install cntk貌似我装了，不然第二楼可能跑不出来。
本帖由 无忌论坛V3.1.0 iPhone6 iOS12.1.2 客户端编辑于：2019-02-19 23:53:32
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开山鼻祖 发表于 2019-2-19 14:13
没学，什么叫一生黑啊，我是对其前景不看好。
再个我问你啊，机器自己为什么不能搭建环境 ，或者机器为什么不能甚至不要环境就能把事干了 ，这样问能很好回答你的疑惑了。
这问题还不如为什么程序员自己写工具还无怨无悔用着最坑的工具问倒我。
CNTK也有CPU版本，你pip install cntk就是了，慢就慢点反正是能运行。
机器学习如果只是玩玩儿，最方便还是Google Colab有免费K80用，当然很难忍住不去自己装机折腾。
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接着按微软指引继续，主要是这俩语句，前个语句启动powershell，后个语句（实际两个语句，中间换行的）执行cntk安装脚本。
start powershell -executionpolicy remotesigned（启动powershell）
cd C:\repos\cntk\Tools\devInstall\Windows
.\DevInstall.ps1
报错，就差cuda，看来要装显卡和cuda了。。
start powershell -executionpolicy remotesigned（启动powershell）
cd C:\repos\cntk\Tools\devInstall\Windows
.\DevInstall.ps1
报错，就差cuda，看来要装显卡和cuda了。。
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现在按微软安装指引，除了前面vs2017基本要求，主要是以下cmd语句。
在c盘根目录执行。
c: && md \repos && cd \repos
git clone https://github_com/Microsoft/cntk
cd cntk
git submodule update --init external/gsl
git submodule update --init Source/CNTKv2LibraryDll/proto/onnx/onnx_repo
git submodule update --init -- Source/Multiverso
cntk源码从git下载成功。
https://docs_microsoft_com/en-us/cognitive-toolkit/setup-cntk-with-script-on-windows
在c盘根目录执行。
c: && md \repos && cd \repos
git clone https://github_com/Microsoft/cntk
cd cntk
git submodule update --init external/gsl
git submodule update --init Source/CNTKv2LibraryDll/proto/onnx/onnx_repo
git submodule update --init -- Source/Multiverso
cntk源码从git下载成功。
https://docs_microsoft_com/en-us/cognitive-toolkit/setup-cntk-with-script-on-windows
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创建一个非base环境点击这里，可以看到base环境是不支持tensorflow的，已安装包里没有tensorflow。
新建tensorflow环境后，加入了tensorflow包，下图。 本帖最后由 开山鼻祖 于 2019-2-18 12:51 编辑
新建tensorflow环境后，加入了tensorflow包，下图。 本帖最后由 开山鼻祖 于 2019-2-18 12:51 编辑
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上下图分别是tensorflow的非cmd和cmd如何进入，加包可以按两种情况加，有时需要cmd环境，但cmd操作必须在tensorflow这个大环境下，否则加的包就不和已有tensorflow环境配套了，非cmd操作一个意思。
上图点击后就进入vscode，此时vscode默认按anaconda的tensorflow环境配置工作，也就可以运行cntk实例了，运行实例按二楼指引。 本帖最后由 开山鼻祖 于 2019-2-18 12:45 编辑
上图点击后就进入vscode，此时vscode默认按anaconda的tensorflow环境配置工作，也就可以运行cntk实例了，运行实例按二楼指引。 本帖最后由 开山鼻祖 于 2019-2-18 12:45 编辑
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按首页顺序安装可以保证cntk实例通过，安装顺序是，anaconda，anaconda升级，tensorflow（在anaconda新建一个tensorflow环境），mkl（也在tensorflow环境下），还有什么一时忘了。
以上一定要先测试下tensorflow是否安装成功，但cntk是不是一定要tensorflow为基础貌似也不用 ，但我认为这俩（tensorflow和cntk）算是机器学习的基础，我就装一起了。
具体看图，上图是一般进入anaconda的情况，最初只有顶上那个base环境，后来我新建了3个，现在就4个了。
之后下图，点击左边的环境进入的，就是说tensorflow环境就是这样了，加什么包就是右边一列，加了包之后这个环境就不断有新功能了,加包一般可以在图中显示环境下完成，缺什么就看not installed一项，然后not installed一项右边输入要加的包名，找到后勾选包名，系统会看包有什么依赖项（包），一并找出，然后点击apply（图中可能没显示）。
再个加包就是图中的去到本环境下的cmd界面，这个需要pip指令操作，是传统的python升级环境配置操作，熟一些的可以用这个。。
最后就是说，vs2017和python融合的不够好，如果想cntk在vs2017下通过实例，要做的事很多，前面我说了我没通过，现在还在试，行不行也不知道，也许会把已经设置好的tensorflow环境搞坏，但学习就是先学环境配置，也得继续试下，反正tensorflow环境已经可以工作，后面也是更进一步，行不行都先保证tensorflow环境下的cntk可以通过，这个目前已做到，就是第二楼的情况。 本帖最后由 开山鼻祖 于 2019-2-18 12:03 编辑
以上一定要先测试下tensorflow是否安装成功，但cntk是不是一定要tensorflow为基础貌似也不用 ，但我认为这俩（tensorflow和cntk）算是机器学习的基础，我就装一起了。
具体看图，上图是一般进入anaconda的情况，最初只有顶上那个base环境，后来我新建了3个，现在就4个了。
之后下图，点击左边的环境进入的，就是说tensorflow环境就是这样了，加什么包就是右边一列，加了包之后这个环境就不断有新功能了,加包一般可以在图中显示环境下完成，缺什么就看not installed一项，然后not installed一项右边输入要加的包名，找到后勾选包名，系统会看包有什么依赖项（包），一并找出，然后点击apply（图中可能没显示）。
再个加包就是图中的去到本环境下的cmd界面，这个需要pip指令操作，是传统的python升级环境配置操作，熟一些的可以用这个。。
最后就是说，vs2017和python融合的不够好，如果想cntk在vs2017下通过实例，要做的事很多，前面我说了我没通过，现在还在试，行不行也不知道，也许会把已经设置好的tensorflow环境搞坏，但学习就是先学环境配置，也得继续试下，反正tensorflow环境已经可以工作，后面也是更进一步，行不行都先保证tensorflow环境下的cntk可以通过，这个目前已做到，就是第二楼的情况。 本帖最后由 开山鼻祖 于 2019-2-18 12:03 编辑
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至于python，我也没专门学，摸几个实例再这看那看也就逐渐了解了下，是机器学习主力开发语言，有这方面需要的是的好好学学，我就先了解下了。可以看网上视频学嘛，刚才开了小度一喊课程就出来了，这叫用人工智能产品学人工智能。
本帖由 无忌论坛V3.1.0 iPhone6 iOS12.1.2 客户端编辑于：2019-02-17 18:32:19
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