dmytro_ushatenko/pages/topics/python/README.md
Dnaiel Hladek 140e15191a zz
2024-08-21 15:09:05 +02:00

161 lines
3.1 KiB
Markdown

---
title: Jazyk Python
published: true
taxonomy:
category: [info]
tag: [python]
author: Daniel Hladek
---
# Práca s jazykom Python v prostredí Anaconda
Vhodný na spracovanie prirodzeného jazyka
Podobné prostredie si viete vytvoriť na Vašom počítači, na školskom servri alebo na Google Colab.
## Ako začať s Pythonom
Prečítajte si
https://diveintopython3.net/
http://diveintopython3.py.cz/index.html
https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
## Vývojové prostredie Anaconda
Nainštalujte si prostedie [anaconda](https://www.anaconda.com/).
Stiahnite si [inštalátor](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html).
Na systéme Linux si Anacondu stiahnete aj nainštalujete jedným príkazom:
```
curl -s https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh | bash
```
[Anaconda manuál](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/getting-started.html)
Vytvorenie nového virtuálneho prostredia anaconda:
```
conda create --name mojeprostredie
```
Aktiácia virtuálneho prostredia Anaconda:
```
conda activate mojeprostredie
```
[Ťahák Anaconda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/4.6.0/_downloads/52a95608c49671267e40c689e0bc00ca/conda-cheatsheet.pdf)
## Inštalácia Pytorch s podporou CUDA do prostredia Anaconda
Na inštaláciu ľubovoľnej verzie CUDA a Pytorch nepotrebujete admin práva.
Verzia Python, CUDA a Pytorch musí spolu sedieť.
Najnovšiu verziu všetkého potrebného stiahnete zo stránky [Pytorch](https://pytorch.org/)
Napríklad takto:
```
conda install python=3.10
conda install pytorch pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
```
Inštalácia bude chvíľu trvať.
Overte si že CUDA funguje správne:
```
python
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
```
## Spustenie dlhších procesov na GPU
Na servri QUADRO sú k dispozícii 4 karty NVIDIA 1080, 12 GB RAM.
Overte si, ktoré karty sú voľné:
```
nvidia-smi
```
Pri trénovaní si zvoľte na ktorej karte budete trénovať pomocou premennej prostredia `CUDA_VISIBLE_DEVICES`.
Napr.
```
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 python train.py
```
spustí trénovanie na 3. a na 4. karte. Prosím vždy si vyberte toľko koľko potrebujete a zbytočne nebolujte karty pre druhých.
Dlhšie procesy môžete manažovať cez príkaz `tmux`.
Najprv si spustíte nové sedenie:
```
tmux
```
```
CTRL+B C si viete urobiť nové okno.
CTRL+B B prepnete okno.
CTRL+B N prepnete okno.
CTRL+B D vypnete tmux, ale procesy budú stále bežať aj keď sa odhlásite.
```
```
tmux a -t 0
```
obnovíte posledné sedenie
## Virtualenv
Práca s virtuálnymi prostrediami Python
Virtuálne prostredie je vhodné keď pre určitý porjket potrebujete inštalovať balíčky tak a by nevytvárali konflikty
a zároveň nepotrebujete prostredie Anaconda.
Vytvorí nové virtuálne prostredie:
```
python -m virtualenv ./venv
```
Aktivuje virtuálne prostredie:
```
source ./venv/bin/activate
```
Inštaluje balíčky do virtuálneho prostredia:
```
pip install ...
```
Vypne virtuálne prostredie:
```
deactivate
```
Vymazanie virtuálneho prostredia
```
rm -r venv
```