[人工智能-深度学习-44]:开发环境 - Anaconda的目录结构与SourceInsight工程
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目录
5.1 Source Insight(4.00.0096)激活详解
第1章 前言
如何利用Anaconda以及第三方平台,如pytorch、TensorFlow提供的软件包进行工程化代码的编写,是提高学习效率的重要的手段 。
另外,Anaconda提供了虚拟环境,用于管理不同的项目或工程。
因此,在通过sourceInsight建立软件工程时,有必要先了解一下Anaconda的目录结构以及如何管理源代码的。
第2章 Anaconda目录结构
2.1 Anaconda的安装目录
(1)根目录
如果安装时,选择的是为所有用户共享,则安装目录如下
C:\\ProgramData\\Anaconda3
(2)显示隐藏文件
C:\\ProgramData\\ 是隐藏目录,需要打开隐藏显示,才能找到该文件。
2.2 Anaconda目录结构
- envs:安装到虚拟环境中的pkg, 如pytorch-cpu-only, pytorch-gpu,tensorflow-cpu
- Lib:python软件包文件, 包括自带的包和第三方包,属于base环境下的安装包位置。
- Library:
- pkgs:
第3章 第三方代码结构
第4章 虚拟环境的目录结构
4.1 根目录
C:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs\\pytorch-cpu-only
4.2 目录结构
- Lib: 该目录存放了安装在该虚拟环境中的所有包
第5章 SourceInsight建立多个学习工程
5.1 Source Insight(4.00.0096)激活详解
先试用30天, 生成证书文件.
用16进制编辑sourceinsight4.exe:(先备份)
修改搜索到的第二处
(0x0010F980 + 0x4) c800 0000 742a 83bc 2408
将74改成eb.
修改C:\\ProgramData\\Source Insight\\4.0\\si4.lic中的
Expiration=“2030-09-09”
5.2 基本建议
为不同的虚拟环境创建不同的SourceInsight工程。
如Tensorflow一个工程、Pytorch一个工程。
5.3 工程源文件组成
- 特定虚拟环境中的源文件
- Base环境中的python基础包(也可以作为一个独立的工程)
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