sjtuase2018/TermAssignment

TermAssignment

1. 从Git上同步TermAssignment
2. 新建项目，将TermAssignment源码复制到项目文件夹
3. 建立虚拟环境 virtualenv venv，效果是在项目文件夹下创建了一个venv的目录，激活虚拟环境venv\Scripts\activate(win) source venv/bin/activate(mac)
4. 安装必要包，包括pip install flask, flask_sqlalchemy, flask_login, flask_wtf, flask_migrate
5. 初始化数据库原型，在terminal中运行flask db init; flask db migrate -m "comment"; flask db upgrade
6. 执行flask run启动服务器

深度学习所需必要环境

1. 语言切换至python3.6,第一次迭代的源码在3.6环境下经测试ok
2. 安装tensorflow（tensorflow.org）,有n卡的话请使用gpu版本
3. 安装keras

python 安装虚拟环境

pip install virtualenv

virtualenv -p python3 venv

进入虚拟环境并安装依赖

venv\Scripts\activate

pip install -r requirements.txt

设置FLASK运行环境 请选择development或production

set FLASK_APP=run.py

set FLASK_ENV=development

set FLASK_ENV=production

flask run

退出虚拟环境

venv\Scripts\deactivate

前端README

cd front-end