记录一个深度学习项目如何独立构建虚拟环境_在部署深度网络时如何开启一个新的虚拟环境

问题描述

为什么在深度学习项目中需要构建虚拟环境：
很多同学都有坏习惯，所有的项目都使用同一个环境，这样简单。然而当遇到不同项目之间依赖库相互冲突的时候，就会非常难受，因此有必要每个深度学习项目独立拥有环境。

解决方案：

通过构建conda的虚拟环境实现独立配置：

第一步：构建一个全新的python编译器，并激活该环境

conda create -n yourname python=3.10 -y
conda activate yourname
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第二步：通过torch网页下载对应cuda版本的torch
注意，conda和pip安装均可，主要看哪个能够安装成功
例如我的cuda版本为11.8则我需要安装11.8对应的torch

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
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或者

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
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第三步：获取github项目代码
可以通过直接github上下载，或者通过git clone。

git clone https://github.com/your project
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第四步：安装其他依赖库
进入当前环境文件夹

	cd yourname
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接下来

pip install -e .
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