创建环境
anaconda - create - 输入自定义环境名称和需要的python版本。
(建议预先考虑好需要的tensorflow,pytorch和gym与python版本对应号,不要出现版本冲突)
tensorflow
进入anaconda prompt,以 rl 作为环境名称演示。
activate rl(rl是环境名称)
如果需要查询对应环境下的python版本号,输入
python -V
然后安装tensorflow特定版本。
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==版本号
pytorch
进入官网,https://pytorch.org/get-started/previous-versions/。搜索需要的对应版本pytorch安装。以cpu版本为例:
# CPU Only
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cpuonly -c pytorch
gym
pip install -timeout=100 --upgrade --ignore-installed gym==版本号
完成配置后重启vscode,ctrl+shift+p输入python:select interpreter,可以选择对应环境运行代码。
这篇博客介绍了如何使用Anaconda创建自定义Python环境,并详细阐述了如何在环境中安装特定版本的Tensorflow、PyTorch和Gym库,避免版本冲突。首先,通过anaconda-create命令创建环境,然后激活环境并检查Python版本。接着,使用pip安装指定版本的Tensorflow。对于PyTorch,提供了CPU版本的安装指令。最后,安装Gym库。完成配置后,需在VSCode中选择对应的Python环境运行代码。
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