# 比賽環境搭建
## 根據比賽章程，可知
1. 操作系統：Ubuntu 18.0
2. Python SDK：Anaconda3
3. 數據科學、圖形和機器學習庫：Scipy、Numpy、scikit-learn、Pandas、 TensorFlow、TensorBoard、Flask、torch等
## 一、安裝Ubuntu 18.0
1. 訪問[阿里云鏡像站下載鏡像文件](http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-releases/18.04/)
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ubuntu-18.04.6-desktop-amd64.iso【符合要求的版本皆可】
~~~
2. 之后可以參考[如何在Vmware中導入鏡像](http://help.xhwl.cc/2479241)進行系統安裝
**注：操作系統在正式比賽的時候默認已安裝好了，因此這里的教程只供在自己電腦上的本地部署**
## 二、 安裝Python SDK
**因正式比賽的時候只提供本地安裝包，故只介紹本地安裝的方法**
[SDK包下載點我](http://gaosu.xingkenet.cn:81/sdk.zip)←由作者打包好的SDK包
【注:因不知道比賽環境的版本，所以只能**折中打包了較新的版本**】
1. 下載完后，將其復制到虛擬機環境下，亦可先解壓，再復制
2. (解壓復制的SDK包，)之后請按以下順序安裝【**推薦一個包解壓到一個文件夾**】
{
①Anaconda3【包含Scipy、Numpy、Pandas、Flask】
②OpenCV
③Scikit-learn
④TensorFlow
⑤Torch
}
1. 建議安裝③~⑤的時候，新建**不同的虛擬環境**進行安裝
2. 安裝前一定要注意**安裝包版本號**與**虛擬環境的Python版本**是否匹配！
```
Tips:
Ⅰ.新建虛擬環境方法:conda create -n 環境名 python=python的版本號,例如python=3.6
Ⅱ.切換環境方法:conda activate 環境名
Ⅲ.刪除環境方法:conda remove -n 環境名 --all
Ⅳ.退出環境方法:conda deactivate 環境名
Ⅴ.若安裝包名含有py38，則表明需要至少python3.8的版本才能安裝并運行，以此類推
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```
.sh安裝方法:
在終端中輸入"bash 文件名.sh"即可[可在輸入bash 之后將文件拖入終端,免去輸入文件名.sh]
.whl安裝辦法
在終端中輸入"pip install 文件名.whl"即可[可在輸入pip install 之后將文件拖入終端,免去輸入文件名.whl]
.tar.bz2安裝方法
*在沒有安裝Anaconda時,可以先雙擊打開'.tar.bz2'文件,觀察是否有./configure、Readme、install類的文件或文件夾
若有則用法1,無則用法2*
*若已安裝Anaconda，推薦直接用法2進行安裝*
法1:Ⅰ.在終端中輸入"tar?xvf?文件名.tar.bz2"[可在輸入tar?xvf 之后將文件拖入終端,免去輸入文件名.tar.bz2]
Ⅱ.在終端中輸入"cd 解壓后的目錄"
Ⅲ.在終端中輸入"./configure"或"make"或"sudo make install"皆可
法2:在終端中輸入"conda?install?文件名.tar.bz2"即可[可在輸入conda install 之后將文件拖入終端,免去輸入文件名.tar.bz2]
```
```
推薦anaconda一個虛擬環境,Pytorch一個虛擬環境,Tensorflow一個虛擬環境，其余任意。
不過在安裝包需求的python版本與虛擬環境的python版本一致時，也可以放在一起裝。
```
## 三、驗證環境搭建是否成功
1. Anaconda3
```
以下任意皆可
Ⅰ.打開終端，出現"(base)root@xxx:$"，即搭建成功
Ⅱ.打開終端，輸入"conda activate base"，之后出現"(base)root@xxx:$"，即搭建成功
```
2.OpenCV
```
首先進入安裝了OpenCV的虛擬環境
Ⅰ.打開終端,輸入"python"
Ⅱ.之后輸入"import cv2"，"print(cv2.__version__)"
如果返回"X.X.X-xxx"，即搭建成功【返回版本號即可】
```
3. Scikit-learn
```
首先進入安裝了Scikit-learn的虛擬環境
Ⅰ.打開終端,輸入"python"
Ⅱ.之后輸入"print("Sklearn verion is {}".format(sklearn.\_\_version\_\_))"
如果返回"Sklearn verion is X.XX.X"，即搭建成功
```
4. TensorFlow
```
首先進入安裝了TensorFlow的虛擬環境
Ⅰ.打開終端,輸入"python"
Ⅱ.之后輸入"import tensorflow as tf"
如果 無任何返回(變為'等待輸入狀態">>"')，即搭建成功
```
5. Torch
```
首先進入安裝了Torch的虛擬環境
Ⅰ.打開終端,輸入"python"
Ⅱ.之后輸入"import torch"
如果 無任何返回(變為'等待輸入狀態">>"')，即搭建成功
```
