使用Miniconda一行代码配置Pytorch环境
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了使用Miniconda一行代码配置Pytorch环境相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
安装miniconda
安装anaconda同理,只需要下载对应的anaconda即可。我主要是不需要anaconda自带的科学计算包,所以就选择了miniconda
在清华镜像站中,下载miniconda
# 清华镜像站地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
安装miniconda,首先进入到安装文件所在文件夹
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
在安装的过程中,会问是否同意许可,输入yes,之后会让你选择安装在哪,如无特殊要求,直接回车,安装在默认位置即可。
设置镜像源
通过在修改在用户目录下的.condarc文件:
channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
如果不存在该文件,可以直接创建一个,再修改即可
touch .condarc
安装具体的深度学习环境
安装tensorflow
tensorflow-gpu版本
# 使用哪个tensorflow版本都行 conda create -n tf-gpu python=3.6 tensorflow-gpu # 比如使用tensorflow1.13版本 conda create -n tf-gpu python=3.6 tensorflow-gpu=1.13
tensorflow-cpu版本
conda create -n tf-cpu python=3.6 tensorflow
说明:
- create:是在conda中创建一个虚拟环境,
- -n:后面的tf-gpu是虚拟环境的名字
安装keras
keras
conda install keras
安装Pytorch
Pytorch-gpu版本
conda create -n pyt-gpu python=3.6 pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
pytorch-cpu版本
conda create -n pyt-cpu python=3.6 pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch
以上是关于使用Miniconda一行代码配置Pytorch环境的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Win10+miniconda+cuda+cudnn+pytorch1.5.1安装记录(踩坑记录)
Mac 安装Pytorch, Jupyter notebook, conda, python3
youcans的深度学习 02PyTorch CPU版本安装与环境配置