# 比赛环境搭建
## 根据比赛章程，可知
1. 操作系统：Ubuntu 18.0
2. Python SDK：Anaconda3
3. 数据科学、图形和机器学习库：Scipy、Numpy、scikit-learn、Pandas、 TensorFlow、TensorBoard、Flask、torch等
## 一、安装Ubuntu 18.0
1. 访问[阿里云镜像站下载镜像文件](http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-releases/18.04/)
~~~
ubuntu-18.04.6-desktop-amd64.iso【符合要求的版本皆可】
~~~
2. 之后可以参考[如何在Vmware中导入镜像](http://help.xhwl.cc/2479241)进行系统安装
**注：操作系统在正式比赛的时候默认已安装好了，因此这里的教程只供在自己电脑上的本地部署**
## 二、 安装Python SDK
**因正式比赛的时候只提供本地安装包，故只介绍本地安装的方法**
[SDK包下载点我](http://gaosu.xingkenet.cn:81/sdk.zip)←由作者打包好的SDK包
【注:因不知道比赛环境的版本，所以只能**折中打包了较新的版本**】
1. 下载完后，将其复制到虚拟机环境下，亦可先解压，再复制
2. (解压复制的SDK包，)之后请按以下顺序安装【**推荐一个包解压到一个文件夹**】
{
①Anaconda3【包含Scipy、Numpy、Pandas、Flask】
②OpenCV
③Scikit-learn
④TensorFlow
⑤Torch
}
1. 建议安装③~⑤的时候，新建**不同的虚拟环境**进行安装
2. 安装前一定要注意**安装包版本号**与**虚拟环境的Python版本**是否匹配！
```
Tips:
Ⅰ.新建虚拟环境方法:conda create -n 环境名 python=python的版本号,例如python=3.6
Ⅱ.切换环境方法:conda activate 环境名
Ⅲ.删除环境方法:conda remove -n 环境名 --all
Ⅳ.退出环境方法:conda deactivate 环境名
Ⅴ.若安装包名含有py38，则表明需要至少python3.8的版本才能安装并运行，以此类推
```
```
.sh安装方法:
在终端中输入"bash 文件名.sh"即可[可在输入bash 之后将文件拖入终端,免去输入文件名.sh]
.whl安装办法
在终端中输入"pip install 文件名.whl"即可[可在输入pip install 之后将文件拖入终端,免去输入文件名.whl]
.tar.bz2安装方法
*在没有安装Anaconda时,可以先双击打开'.tar.bz2'文件,观察是否有./configure、Readme、install类的文件或文件夹
若有则用法1,无则用法2*
*若已安装Anaconda，推荐直接用法2进行安装*
法1:Ⅰ.在终端中输入"tar xvf 文件名.tar.bz2"[可在输入tar xvf 之后将文件拖入终端,免去输入文件名.tar.bz2]
Ⅱ.在终端中输入"cd 解压后的目录"
Ⅲ.在终端中输入"./configure"或"make"或"sudo make install"皆可
法2:在终端中输入"conda install 文件名.tar.bz2"即可[可在输入conda install 之后将文件拖入终端,免去输入文件名.tar.bz2]
```
```
推荐anaconda一个虚拟环境,Pytorch一个虚拟环境,Tensorflow一个虚拟环境，其余任意。
不过在安装包需求的python版本与虚拟环境的python版本一致时，也可以放在一起装。
```
## 三、验证环境搭建是否成功
1. Anaconda3
```
以下任意皆可
Ⅰ.打开终端，出现"(base)root@xxx:$"，即搭建成功
Ⅱ.打开终端，输入"conda activate base"，之后出现"(base)root@xxx:$"，即搭建成功
```
2.OpenCV
```
首先进入安装了OpenCV的虚拟环境
Ⅰ.打开终端,输入"python"
Ⅱ.之后输入"import cv2"，"print(cv2.__version__)"
如果返回"X.X.X-xxx"，即搭建成功【返回版本号即可】
```
3. Scikit-learn
```
首先进入安装了Scikit-learn的虚拟环境
Ⅰ.打开终端,输入"python"
Ⅱ.之后输入"print("Sklearn verion is {}".format(sklearn.\_\_version\_\_))"
如果返回"Sklearn verion is X.XX.X"，即搭建成功
```
4. TensorFlow
```
首先进入安装了TensorFlow的虚拟环境
Ⅰ.打开终端,输入"python"
Ⅱ.之后输入"import tensorflow as tf"
如果 无任何返回(变为'等待输入状态">>"')，即搭建成功
```
5. Torch
```
首先进入安装了Torch的虚拟环境
Ⅰ.打开终端,输入"python"
Ⅱ.之后输入"import torch"
如果 无任何返回(变为'等待输入状态">>"')，即搭建成功
```
