Anaconda操作——创建一个新的Pytorch虚拟环境_conda创建pytorch虚拟环境

Anaconda操作——创建一个新的Pytorch虚拟环境

提示：通常因为我们学习论文，复现项目的时候，每个项目之间需要的配置环境各不相同，所以我们需要针对每个项目去配置相匹配的虚拟环境，以下的仅仅作为个人的一个笔记内容，和大家进行分享学习。

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1. 创建对应的虚拟环境

1. 首先在开始菜单栏，打开conda的命令行，其中带有PS的版本是power shell专业版本的命令行，另一个为普通版本，本质没有区别，用哪一个都可以。

2. 接着我们可以输入命令：

conda env list
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查看当前的Anaconda中有哪些虚拟环境

3. 创建虚拟环境：
打开Anaconda Prompt或终端，并运行以下命令来创建一个新的虚拟环境。

conda create --name 环境命名 python=3.***（python版本）

我将环境命名为"ZRIGFpytorch"，python版本=3.10，你可以根据需要命名
如：

conda create --name ZRIGFpytorch python=3.10
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接着点解 y ，表示安装这些包。

2. 激活虚拟环境

我们需要再刚刚的虚拟环境下面安装Pytorch,所以我们首先需要激活Pytorch。代码为：

conda activate ZRIGFpytorch
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可以看到前面由base变成了ZRIGFpytorch：

可以使用命令查看当下的包是否安装准确：命令如下：
conda list

如上图 ，我们成功的安装了python=3.10的版本

3. 安装驱动，查看CUDA Drive版本

安装pytorch之前，我们首先需要查看自己的显卡驱动的CUDA Drive版本

要保持一个CUDA Drive版本 >= CUDA Runtime版本

因为CUDA属于英伟达显卡上面的一个并行计算的架构，所以我们在安装使用GPU的pytorch之前，我们最好去更新一下我们的显卡驱动。

一方面更新完驱动可以使用更高版本的CUDA，可以更加充分的使用GPU进行训练，同时更新至最新的版本可能会避免后续再安装上面的一些问题。

更新驱动的网址如下：

 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
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然后根据自己电脑的显卡版本对照进行下载安装。
（Notebooks表示笔记本的意思 ）

接下来，需要确定我们的CUDA Drive 版本。

命令为：

nvidia-smi
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在cmd窗口输入或者anaconda都可以。可以看到CUDA 版本为12.3
所以我们下载的CUDA版本需要小于或等于12.3版本。

4. 虚拟环境安装Pytorch

首先打开Pytorch官网，确定我们需要安装的CUDA版本网址为：

  https://pytorch.org/
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按照官网提供的命令，进行安装：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
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输入y进行安装。

5. 查看是否安装成功

输入命令：

如果显示True，就说明我们这个PyTorch安装成功了,说明我们安装的是GPU版本，我们的pytorch是可以使用我们的GPU的。
验证结果如下：命令为：
首先输入:

python
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接着输入：

import torch
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最后输入：

torch.cuda.is_available()
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显示True表示安装完成。

总结

以上就是一个简单的Anaconda操作——创建一个新的Pytorch虚拟环境的一个具体的操作，大家可以下去试一试，比较基础，大神勿喷，欢迎交流。谢谢！