跑深度学习CV的代码的常用包安装_conda tqdm

写这一篇文章的初衷是记录一下自己配环境中所有的安装包的安装方式

因为有的包需要特定的安装方法，每次安装都搜一遍教程太过于折磨，仅记录方便日后查找

pytorch, torchvision, pytorch3D

这三个需要仔细安装，否则版本不合适会给后续带来很多麻烦

按照这一篇文章安装适配于服务器的pytorch、pytorch3d_雨霖霖yulinlin的博客-CSDN博客

numpy

conda install numpy

scipy & sklearn

这两个只能用pip安装

pip install scipy
pip install sklearn

另外还有两个（不常用的）包也只能用pip安装

pip install nflows
pip install healpy

 tqdm & configargparse & matplotlib

tqdm：一个任务进度条的可视化

configargparse: 在命令行中控制参数

matplotlib: 画图的一个包

conda install tqdm
conda install configargparse
conda install matplotlib

 opencv-python (no module name 'cv2')

读取image的包，在cv task中非常实用

pip install opencv-python

 lmdb (no module name 'lmdb') 

conda install -c conda-forge python-lmdb

大功告成！

为了快捷安装，可以写一个sh脚本：

conda create -n py python=3.9
conda activate py
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
conda install torchvision
conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath
conda install -c bottler nvidiacub
conda install jupyter
conda install pytorch3d -c pytorch3d
conda install numpy
pip install scipy
pip install sklearn
pip install nflows
pip install healpy
conda install tqdm
conda install configargparse
conda install matplotlib
pip install opencv-python
conda install -c conda-forge python-lmdb