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记录一下conda虚拟环境的搭建,cuda安装,conda安装库,以及一些常见的错误。
打开Anaconda,点击Environment,然后点击create来创建一个新的虚拟环境,可以自定义环境的名称,并且选择Python的版本。
方便不同的项目对环境的需求不同。
然后在pycharm中设置使用该虚拟环境。打开settings,选择python interpreter,点击add interpreter,选择existing,然后点击…,选择创建好的虚拟环境文件夹下的python.exe,点击ok。(文件夹位置忘记也没关系,只要把鼠标移动到Anaconda中的虚拟环境名上就能看到文件位置)
然后回到python interpreter中切换环境就好。
nvidia-smi
查看python和torch版本对照表,确定二者是否适配
官方版本对照表
注意,下载的cuda版本只要低于或等于自己主机的版本就都可以用
确定CUDA版本对应的pytorch版本
进入pytorch官网,查看需要的版本,然后复制下面的命令进行安装。
如果安装过慢,可以使用镜像源(本篇最后一部分)
如果想安装旧版本的pytorch,点击 install previous versions of PyTorch
查看安装是否成功,出现true就说明成功了
python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
点击Anaconda prompt打开,此时是base环境,需要用下面这行命令激活虚拟环境。
activate pytorch
然后选择要安装的库
conda install [库名]
还可以查看已安装的所有库
conda list
git init
git clone -b <分支名> <远程仓库地址>
activate 虚拟环境名
E:\Anaconda3\envs\pytorch3.6\python.exe setup.py install
复制conda install中的一行,去执行就可以安装。
2. 若下载速度过慢,可以指定国内镜像源。
清华
conda install [库名] -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
pip install [库名] -i https://pypi.douban.com/simple/
conda只针对当前虚拟环境,pip好像不一样,我也没搞懂反正。
conda config --add channels https://pypi.douban.com/simple/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --show-sources
conda config --remove channels https://pypi.douban.com/simple/
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