使用anaconda3建立pytorch虚拟环境(Windows/Linux)--个人虚拟环境

向右看齐 2022-01-06 08:27 280阅读 0赞

虚拟环境：包含一系列功能的安装包

# Linux安装虚拟环境： #

1. 下载anaconda的Linux版本 [https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86.sh][https_mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn_anaconda_archive_Anaconda3-4.0.0-Linux-x86.sh]

wget https://blog.csdn.net/weixin_38664232/article/details/93504321

2. 创建虚拟环境

conda create -n pytorch python=3.6

3. 查看创建的虚拟环境

conda env list
    
    或者
    source env list

4. 切换虚拟环境

conda activate pytorch

5. 虚拟环境安装软件

pip install xxxx

# Windows安装虚拟环境： #

由于在anaconda默认环境下使用pip install pytorch总是报安装错误，所以考虑新建一个pytorch的虚拟环境。

**1、创建虚拟环境**

打开Anaconda Prompt
    输入命令行：
    conda create -n pytorch python=3.6

创建结果如图所示：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODY2NDIzMg_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

注意：创建完虚拟环境以及安装完成之后一定要在pycharm中切换虚拟环境，虚拟环境都在**anaconda3/envs/**目录下显示。

找到pytorch下单python.exe即可

如图：

![20190624181746257.PNG][]

**2、添加清华镜像（快速下载虚拟环境所需的安装包）**

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    
    conda config --set show_channel_urls yes

**3、激活虚拟环境**

activate pytorch(conda activate pytorch)
    
    #取消激活--conda deactivate(conda deactivate pytorch)

**4、配置CPU/GPU资源**

# for CPU only packages
    conda install -c peterjc123 pytorch
    
    # for Windows 10 and Windows Server 2016, CUDA 8
    conda install -c peterjc123 pytorch cuda80
    
    # for Windows 10 and Windows Server 2016, CUDA 9
    conda install -c peterjc123 pytorch cuda90
    
    # for Windows 7/8/8.1 and Windows Server 2008/2012, CUDA 8
    conda install -c peterjc123 pytorch_legacy cuda80

**5、torchvision的安装**

本地安装-->
    下载安装包-->https://pypi.python.org/pypi/torchvision/0.1.8
    输入命令行：pip install 安装包名字.whl

**6、测试**

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**7、测试cuda和cuDNN**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODY2NDIzMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

[https_mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn_anaconda_archive_Anaconda3-4.0.0-Linux-x86.sh]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86.sh
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[20190624181746257.PNG]: /images/20211227/fb146f448cc5445b882635e018d32a38.png
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