从下载python开始搭建深度学习环境

### 安装 Python 为了构建深度学习环境,首先需要安装合适的 Python 版本。可以从 Python 官网下载对应版本的安装包进行安装[^1]。对于 Linux 用户来说,还可以通过包管理器(如 `apt-get` 或者 `yum`)来完成这一过程。 针对特定需求,在 CentOS 7 上可以创建自定义安装路径 `/usr/local/python3` 来实现 Python 3.10 和 PyTorch 的配置,并保持与现有 Python 2.7 版本共存的状态[^2]。 ```bash sudo yum update wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.0/Python-3.10.0.tgz tar -xf Python-3.10.0.tgz cd Python-3.10.0 ./configure --prefix=/usr/local/python3 make && make install ``` ### 设置软链接以便访问新版本 Python 为了让系统能够识别新的 Python 版本而不影响旧版 Python 2.7 的正常使用,可以通过设置软链接的方式: ```bash sudo ln -s /usr/local/python3/bin/python3.10 /usr/bin/python3 sudo ln -s /usr/local/python3/bin/pip3.10 /usr/bin/pip3 ``` 验证安装是否成功的命令如下所示: ```bash python3 --version pip3 --version ``` ### 构建虚拟环境并激活 建议为项目建立独立的工作区以避免依赖冲突。这一步骤并非强制性的但是推荐的做法之一。 ```bash python3 -m venv myenv source myenv/bin/activate ``` ### 安装必要的库文件 一旦有了适当版本的 Python 后,则可继续安装其他所需的软件包。例如,如果计划使用 RKNN 工具集来进行神经网络推理优化的话,那么就需要按照官方说明文档中的指导去获取相应的 whl 文件并执行安装操作[^3]。 ```bash pip install rknn_toolkit-1.7.5-cp38-cp38-linux_x86_64.whl -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple ``` 最后不要忘记测试所安装组件的功能正常与否以及调整任何可能存在的兼容性问题。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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