Pytorch 环境配置

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下载好后安装显卡对应驱动

环境配置

打开 conda prompt,新建 python 虚拟环境

conda create -n your_env_name python=3.9

环境名中最好不要包含特殊字符,否则会有奇妙的问题,比如环境名中出现了空格,则在激活环境时需要在环境名上加 “ ”,环境名建议配置为 pytorch

激活环境

conda activate pytorch
conda activate "hello pytorch"

安装 pytorch 工具包,参考官方网站 https://pytorch.org/get-started/locally/,要根据自己的环境选择响应的包

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

pytorch 环境配置验证

python
import torch
torch.cuda.is_available()

如果返回 true,则 pytorch 安装成功且显卡可用

Conda 的一些常用命令

获取版本号

conda --version
conda -V

获取帮助

conda --help
conda -h

查看某一命令如何使用

conda remove -h
conda remove --help

查看环境帮助

conda env -h

创建环境

conda create -n your_env_name

创建 python 版本的环境

conda create -n your_env_name python=3.6

创建指定python版本下包含某些包的环境

conda create -n your_env_name python=3.6 numpy

列举当前所有环境

conda info --envs
conda env list

进入某个环境

conda activate your_env_name

退出当前环境

conda deactivate

复制某个环境

conda create -n new_env_name --clone old_env_name

删除某个环境

conda remove -n your_env_name --all
conda remove env -n your_env_name

查看当前环境下的包

conda list

查看某一环境中的包

conda list -n your_env_name

为当前环境安装包

conda install -n env_name package_name

安装 Jupyter

在当前环境中安装 jupyter

conda install jupyter notebook

使 jupyter 能够读取 conda 的环境

conda install nb_conda_kernels

Pycharm 的使用

进入 Pycharm 后选择 新建工程项目,选择现有解释器,我们刚刚创建好的那个

Pycharm 有很多插件可以使用

关于 Pycharm 的包管理,建议使用 conda 控制台,而不是 pycharm 自带的那个

Q.E.D.


To baldly -_- go no man has gone before