Python 3 Pycharm Basic Configuration
[TOC]
Python 深度学习项目
python-interpreter 设置 - virtualenv的设置
- 「一」每个项目创立的时候可以跟着设置一个venv，可以从本来已有python目录直接调用
- 「二」自己创建一个venv，然后在命令行中一步一步安装所有需要的依赖（或者直接通过
requirements.txt一步到位，安装好所有的依赖） - 「三」pycharm->preference->interpreter中可以看到所有扫描到的virtualenv，然后每一个virtualenv都是可以作为运行环境。
- 可以选择原来已经设置好的venv
- 可以选择刚才自己创建的venv（也就是）
python-conda的使用
conda 创建venv
# 查看conda已有的env
conda env list
# conda创建新的env，在创建的时候可以选择python版本和虚拟环境的名字
conda create --name myenv python==3.6
python-requireme.txt 设置 - 快速安装依赖
- 无需install，可以直接使用（内置在pip依赖中，直接使用即可）
- 将当前的项目的依赖导出成
requirements.txt，用来作为标记，利用freeze语法。pip freeze > requirements.txt - 给当前的项目依赖已有的
requiremes.txt快速安装全部所需依赖。pip install -r requirements.txt
目录结构
- config：存放全局变量（超参数）
- data-preparation：做数据预处理
- models：存放所有的模型，用来进行调用
- train：模型训练的整个过程
分开目录结构之后文件之间相互引用
无法相互引用的两大原因：
- 整体项目文件类型：该项目所对应的文件类型要修改 =>
右键选中当前project-->Mark Directory as --> Sources Root.（修改了之后的该项目所对应的文件性质应该呈现蓝色） - 相互引用的文件命名：所有的命名中都不可以出现
-(间隔符)，但是可以_(下划线)
GitHub接管项目的版本控制
在利用VCS进行控制之后，更该项目名称，无法正常继续进行GitHub操作