(笔记)ubuntu20.04里安装anaconda然后在conda里安装pytorch

原创已于 2023-09-28 04:07:33 修改 · 2.7k 阅读

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#pytorch #conda #深度学习

于 2022-11-19 21:26:47 首次发布

本文介绍如何安装英伟达显卡驱动，并通过Anaconda创建Python虚拟环境来安装PyTorch，实现GPU加速的深度学习环境配置。

部署运行你感兴趣的模型镜像

英伟达驱动安装：打开软件和更新

找到附加驱动如图：

安装完成终端可以正常运行：

nvidia-smi

安装anaconda:

anaconda首页面：https://www.anaconda.com/products/distribution#Downloads

anaconda的存档页面：Index of /

ubuntu20.04里面自带的python3.8，不确定俺下载的是不对应的anaconda版本，目前可以用的

bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

安装完成关闭当前命令行窗口，开启一个新命令行窗口

[首先了解下conda常用命令：conda env list , conda list, conda remove -n env_name --all, conda create -n env_name , conda activate env_name, conda deactivate ]

开始创建虚拟环境然后激活并进入：

conda create -n pytorch pip python=3.8

conda activate pytorch

安装pytorch:

pytorch官网： Start Locally | PyTorch

执行如下的指令查看有哪些环境

conda env list

创建虚拟环境conda create -n 环境名字（英文） python=x.x（python版本），如下，我就是创建了一个名字叫pytorch，python是3.8版本的环境。

conda create -n pytorch python=3.8

输入y。

执行如下命令，激活这个环境。conda activate 虚拟环境名称

conda activate pytorch

随后：

nano .condarc

更换以下的清华源来提高相关包的下载速度：(如果换源这块有问题或不想换，完全是可以跳过的！！)

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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

把里面的 " - default " 这一行删除，ctrl + o保存回车 ctrl + x退出nano编辑器

查看相关源：

conda config --show-sources

点击合适的选项卡然后复制最下的指令到命令行下运行安装

pytorch官网： Start Locally | PyTorchAn open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.https://pytorch.org/get-started/locally/

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

（提示：如果你的cuda版本是高版本如：12.2或更高的。而这里最高只有11.7和11.8时，只能选这里的最高版本也是可以的，因为cuda能向下兼容的！！）

等待了一会儿安装完成之后，验证是否安装成功：进入python里

import torch                                #--->可以正常导入
import torchvision                          #--->可以正常导入
print(torch.cuda.is_available())            #--->返回：True 
print(torch.backends.cudnn.is_available())  #--->返回：True 
print(torch.version.cuda)                   #--->返回: 11.6
print(torch.backends.cudnn.version())       #--->返回：8302

到这里基本就安装完成了

最后额外安装pycharm:

Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains这里安装Community社区版的也基本够用了

下载完成解压后，命令行终端

cd pycharm-community-2022.2.4/bin/

./pycharm.sh

屏幕弹出pycharm窗口，随后点击左下角小齿轮设置选择创建桌面图标

在pycharm里使用前面anaconda下创建的pytorch环境：

主要是pycharm里创建新项目时要选择对应路径下的python 解释器，如图：

至此环境搭建完毕，下一步学习计算机视觉库：yolo v5

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