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Conda创建环境相当于创建一个虚拟的空间将这些包都装在这个位置#xff0c;不需要了可以直接打包放入垃圾箱#xff0c;同时也可以针对不同程序的运行环境选… https://zhuanlan.zhihu.com/p/348120084 https://blog.csdn.net/weixin_44110563/article/details/123324304 介绍
Conda创建环境相当于创建一个虚拟的空间将这些包都装在这个位置不需要了可以直接打包放入垃圾箱同时也可以针对不同程序的运行环境选择不同的conda虚拟环境进行运行。
例如 env1装了pytorch1.0env2装了pytorch1.2需要使用1.0的时候激活env1需要使用pytorch版本1.2的时候激活env2这样就不用每次配环境一个一个包重新安装。
配置Anaconda源
通常anaconda的默认源在境外下载速度会非常慢甚至导致网络错误下载包失败打开Anaconda Prompt使用以下方法将清华镜像添加到anaconda
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 --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/conda info查看当前channel
基本操作
创建一个环境在这个环境中配各种各样的包就可以在这个环境中运行实现目标程序的运行 conda create -n 环境名
conda info --envs 查看当前conda所有环境
conda activate 环境名 激活环境 前面变成了new也就是我们成功进入了门牌号为new的这样一个房间。在new里面我们买的所有工具包都存放在这个房间。
可以在环境中用conda或者pip安装包
Conda install 包名称
pip install 包名称 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple清华镜像
pip install 包名称 -i https://pypi.doubanio.com/simple/ 豆瓣镜像查看环境中现有的包
conda list
或
pip list切换到目标文件夹 cd D:\IDES\pycharm_workspace\nsfocus_intern 随便写一个py文件在该目录下
import scipy
print(导入scipy成功)
print(11)python test.py deactivate 环境名 退出环境 conda remove -n 环境名 --all 删除环境
pycharm使用anaconda创建的虚拟环境 命令
set CONDA_FORCE_32BIT1 # 切换到32位 set CONDA_FORCE_32BIT0 # 切换到64位
conda create -n xxx python2.7 创建一个python2.7 名为xxx的虚拟环境如要创建32位的python环境先设置为32位在创建环境这样创建好的环境即为32位的Python环境先切换到创建好的环境中
更新conda版本: conda update conda
升级anaconda: conda update anaconda
查询conda信息: conda info
查询conda安装的包conda list
显示所有的环境conda env list
查看环境信息conda info --envs
创建虚拟环境conda create -n 环境名字 python指定python版本
复制已有的环境conda create --name new_env --clone old_env
进入创建的虚拟环境conda activate 环境名字
删除环境conda env remove -n 环境名字 --all
退出当前环境conda deactivateAnaconda源下载包
# 搜索tensorflow-gpu 安装包
anaconda search -t conda tensorflow-gpu
# 括号内的为上传者的名字和包名
anaconda show yfb222333/tensorflow-gpu
# 搜索出的结果的最后一句话
conda install --channel (https://conda.anaconda.org/%s, yfb222333) tensorflow-gpuconda list查看环境中的所有包
conda install XXX安装 XXX 包
conda remove XXX删除 XXX 包
jupyter notebook 打开Jupyter Notebook
conda config --remove-key channels 换回默认源pytorch安装
https://pytorch.org/ 根据自己的电脑配置选择合适的CUDA版本。 确定自己的显卡型号确定算力确定自己的CUDA Driver 版本 命令如下 nvidia-smi 。需要下载一个软件
先看自己电脑的显卡版本 WINR输入DxDiag 发现自己电脑的显卡是amd的不是nvidia的用不了GPU。所以无法安装GPU版本的pytorch。 寄 conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
去掉-c不用官网下载使用清华的镜像源下载
conda create -n pytorch python3.8
conda activate pytorch
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly等待下载
检验pytorch是否安装成功
python
import torch
torch.__version__如果显卡是英伟达的还需要进一步验证GPU能否被pytorch使用。torch.cuda.is_available()如果返回True那就证明没有问题了。如果返回False可能是因为你的显卡驱动版本过低。
配置jupyter
conda activate pytorch pip install ipykernel
将 Anaconda 文件夹下的 share/jupyter/kernels 文件夹中已经存在的项目复制一份重命名为 pytorch
打开文件夹中 json 文件将 Python 3 (ipykernel) 改为 pytorch 再次打开 Anaconda 终端输入 jupyter kernelspec list
jupyter notebook 配置好了
