Ubuntu+VScode+Ananconda+pytorch配置（保姆级教程）_ubuntu vscode anaconda

作者：你好赵伟 | 2024-05-30 14:49:01

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ubuntu vscode anaconda

Ubuntu+VScode+Anaconda+pytorch配置深度学习环境（保姆级教程）

前言：

虽然之前跑过yolov5就配置过虚拟环境和深度学习框架，但是隔了一段时间没有用到深度学习的框架就又忘记了怎么在VScode里使用pytorch/tensorflow框架，深度学习依赖的numpy,pandas,kereas…又应该放在哪？是使用在哪的？
因此，本文在记录配置pytorch的过程中同时回答以上问题。

1、Ananconda下载

Anaconda的作用主要用于创建虚拟环境。

这里首先回答为什么要用到虚拟环境：
我们来假设这么一个场景：假如说你的一个程序要用到Python2+tensorflow，另外一个程序要用到Python3+Pytorch，那么你肯定不能直接把它们装在你的电脑里，因为这样做会导致你整个的环境混乱，程序不知道该用那个版本的Python和深度学习框架。
Anaconda的好处就在于你可以自己创建一个新的环境，当你需要使用时直接切换环境运行程序就不需要造成上述问题了。

这篇链接的“1.为什么要配置虚拟环境”也很好的回答了该问题。

下载/安装Anaconda步骤详见这篇文章，我直接转载了：超详细Ubuntu安装Anaconda步骤+Anconda常用命令

2、创建/激活虚拟环境

本文使用终端命令行的方式创建并激活虚拟环境

首先，在主目录文件夹下（或者anaconda3文件夹都可以的，这里是在anaconda3文件下打开的）右键选择“在终端打开”打开终端
在终端中输入指令：conda create -n 即将要创建的虚拟环境名字（英文） python=x.x（x.x为python的版本）
按回车键，终端就会执行指令如下图所示：

在这里插入图片描述

过程中会问是否安装，输入y；
显示Retrieving notices: …working… done 环境就创建完成了

在这里插入图片描述

当安装好了以后，输入并执行conda env list这个命令，就可以看到比一开始多了一个pytorch这个环境。现在我们可以在这个环境里面安装深度学习框架和一些Python包了

在这里插入图片描述

继续在此终端中输入并执行 conda activate pytorh 命令，激活这个环境。

在这里插入图片描述

至此，存放pytorch框架的虚拟环境就创建激活好了。下面在这个虚拟环境里配置pytorch框架

3、安装Pytorch环境

由于pytorch的官网在国外，下载相关的环境包是比较慢的，所以我们首先给环境换源
继续在上一步的终端内依次输入如下指令并执行，从而给环境换成清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
1
2
3
4

运行结果如下图所示：

clear

然后开始下载pytorch环境。

打开pytorch的官网，如图依次选择你的环境信息：

在这里插入图片描述

可以看到第五行需要选择CUDA的版本信息（需要电脑有GPU，如果没有的话就选CPU那一项），第六行会自动给出最合适的下载指令，复制指令并去掉 -c pytorch （不然还是会从国外源下载，很慢或者下载不下来）到之前的终端执行即可

不同Cuda版本对应的下载指令不一样，所以我们重新打开一个终端（直接crtl+Alt+T）输入指令nvidia-smi
可以看到结果如下图所示，我的电脑最高支持cuda11.4版本，所以我们可以选择<=cuda11.4版本匹配的pytorch，如果上图没有需要的pytoch版本则点击红色方框跳转到之前版本的页面选择即可

在这里插入图片描述这里由