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人工智能快速平台搭建,超详细黄金价值指南

时间:2019-06-09 22:26:52      阅读:134      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:经验   docker   构建   http   etc   opencv安装   更新   ln -s   输入法   

人工智能快速平台搭建,超详细黄金价值指南

 

人工智能的平台搭建是此次入坑,做一个参加人工智能大赛的需要,从无厘头的小白开始,总结了很多经验,文章是精心总结的希望对你有用。
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Python: 安装网址

https://www.cnblogs.com/yqpy/p/9116590.html

Unbutu安装pip:


参考网址:
https://blog.csdn.net/weixin_37911283/article/details/70799481

Pycharm安装添加源:

sudo add-apt-repository ppa:mystic-mirage/pycharm
更新:sudo apt update
安装:sudo apt install pycharm-community
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Pycharm安装参考网址:
https://blog.csdn.net/zhuanshu666/article/details/73554885

Opencv安装:

首先安装所需要的数据库和函数运算库,

1 sudo apt-get install build-essential
2 sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
3 sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
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4进入opencv官网下载所需版本安装包,然后解压安装包,把解压后的安装包文件拉到HOME下,重命名为opencv,

5 $ cd opencv
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
6 $ make -j4
7 $ sudo make install
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8验证:

$ python
然后

import cv2
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这样即表明安装成功
参考网址:https://www.bilibili.com/video/av22477939/?p=3
Anaconda安装: bash Anaconda2-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh(改版本)
2 出现>>> 按回车,Ctrl+c跳过协议书,输入yes
3 当>>>,再出现直接按回车安装到默认路径(安装路径可修改,不过在不确定的情况下,建议使用默认路径)
4 $sudo gedit /etc/profile
5 在弹出的窗口中最后添加export PATH=/home/jsy/anaconda2/bin:$PATH,其中,将“/home/jsy/anaconda2/bin”替换为你实际的安装路径,保存。
7 重启虚拟机
8 打开终端。输入python,验证是否安装成功
参考网址: https://blog.csdn.net/u013069552/article/details/78349716
https://www.bilibili.com/video/av44654379?t=940

Ros安装:安装

1设置您的计算机以接受Packages.ros.org中的软件。

sudo sh -c ‘echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list‘
1
2设置你的钥匙
• sudo apt-key adv --keyserver hkp://ha.pool.sks-keyservers.net:80 --recv-key 421C365BD9FF1F717815A3895523BAEEB01FA116
如果遇到连接到密钥服务器的问题,可以尝试替换HKP:/pgp.mit.edu:80或HKP:/keyserver.ubuntu.com:80在前面的命令中。
3首先,确保Debian包索引是最新的:
• sudo apt-get update
ROS中有许多不同的库和工具。我们提供了四种默认配置来启动您。您还可以单独安装ROS软件包。
如果下一步出现问题,可以使用下面的存储库来代替上面提到的存储库ROS-阴影修复
• 桌面-完整安装:(推荐)*ROSrqt, 维兹,机器人-通用库,2D/3D模拟器,导航和2D/3D感知
o

sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full
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或点击这里
• 桌面安装:罗斯rqt, 维兹,以及机器人-通用库
o

sudo apt-get install ros-kinetic-desktop
1
或点击这里
• ROS-基础:(裸骨)ROS包、构建和通信库。没有GUI工具。
o

sudo apt-get install ros-kinetic-ros-base
1
或点击这里
• 个人套餐:还可以安装特定的ROS包(用包名的破折号替换下划线):
o

sudo apt-get install ros-kinetic-PACKAGE
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G.

sudo apt-get install ros-kinetic-slam-gmapping
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若要查找可用的包,请使用:

apt-cache search ros-kinetic
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6初始化rosdep
在使用Ros之前,您需要初始化罗得普. 罗得普使您能够轻松地安装要编译的源代码的系统依赖项,并且需要在ROS中运行一些核心组件。

sudo rosdep init
rosdep update
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7 环境设置
如果每次启动新shell时,ROS环境变量都会自动添加到bash会话中,这是非常方便的:

echo "source /opt/ros/kinetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
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如果安装了多个ROS发行版,~/.bashrc必须仅来源于setup.bash用于当前使用的版本。
如果您只想更改当前shell的环境,则可以键入:

source /opt/ros/kinetic/setup.bash
1
如果使用zsh而不是bash,则需要运行以下命令来设置shell:

echo "source /opt/ros/kinetic/setup.zsh" >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
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8构建包的依赖关系
到目前为止,您已经安装了运行核心ROS包所需的内容。要创建和管理您自己的ROS工作区,有各种工具和需求是分开分发的。例如,rosinstall是一个经常使用的命令行工具,它允许您使用一个命令轻松地下载ROS包的许多源树。
若要安装此工具和用于构建ROS包的其他依赖项,请运行:

sudo apt install python-rosinstall python-rosinstall-generator python-wstool build-essential
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参考网址:http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/Ubuntu

摄像头打开命令:

cheese
TensorFlow安装:安装tensorflow

tensorflow分cpu和Gpu两个版本,
TensorFlow安装形式:virtuslenv,pip,docker,anaconda,源代码编译

一方法,Python的虚拟环境

1、sudo apt-gey install python-pip python-dev python-virtualenv
2、virtualenv --system-site-packages tensorflow
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3、Ls查看tensorflow的文件夹
4、激活虚拟环境:source ~/tensorflow/bin/activate
5、进入(tensorflow)的虚拟环境后,输入:
source ~/tensorflow/bin/activate
6、安装tensorflow。:
pip install --upgrade tensorflow
7、之后。输入python回车,进入python解释器输入
import tensorflow。引入tensorflow包
8、quit()退出
9、退出tensorflow。输入:deactivate进入本地目录
10、进入tensorflow:cd tensorflow/
11、du -sh查看TensorFlow目录的大小
12、删除tensorflow:rm -rf tensorflow/

二方法,用本地pip 安装tensorflow.

1、sudo apt-get install python-pip python-dev
2、Pip install tensorflow (python 2.7;cpu suppport )
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根据python版本来选择安相应的tensorflow

Pip3 install tensorflow (python 3.n;cpu support)
Pip install tensorflow (python 2.7;Gpu support)
Pip3 install tensorfiow (python 3.n;Gpusupport)
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验证tensorflow
4、在终端打开

python

5、在python中输入import tensorflow

Cmake安装:

1 wget https://cmake.org/files/v3.12/cmake-3.12.2-Linux-x86_64.tar.gz
2 tar zxvf cmake-3.12.2-Linux-x86_64.tar.gz
3 mv cmake-3.12.2-Linux-x86_64 /opt/cmake-3.12.2
4 ln -sf /opt/cmake-3.12.2/bin/* /usr/bin/
5 cmake –version
6 cmake-gui
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Cuda+cudnn安装链接

https://cloud.tencent.com/developer/article/1086781

Ros安装指南github

https://sychaichangkun.gitbooks.io/ros-tutorial-icourse163/content/chapter1/1.5.html

搜狗输入法安装指南:

https://blog.csdn.net/areigninhell/article/details/79696751

安装cmake及使用:

https://www.linuxidc.com/Linux/2018-09/154165.htm

参考网站:

Ros安装时遇到的问题:
https://blog.csdn.net/wuguangbin1230/article/details/77803017

创客智造:安装ros环境
https://www.ncnynl.com/archives/201608/497.html

Ros与激光雷达入门
https://www.ncnynl.com/archives/201611/1088.html

建地图
https://www.ncnynl.com/category/ros-laser/
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人工智能快速平台搭建,超详细黄金价值指南

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原文地址:https://www.cnblogs.com/arunbiancheng1/p/10994991.html

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