为每一个项目都创建一个conda环境

起始缘由

今天在GitHub上下载一个新的项目并运行，发现又是一堆环境问题。
所以我决定今后对于每个项目，都创建一个新的conda环境。因为不同的项目之间的环境依赖不一样，会产生严重的相互污染。
现在我这个项目是SpQR. 链接

项目环境需求

从SpQR的主页上看到它的环境依赖：
To run SpQR with falcon make sure that you have torch>=2.0.0 with CUDA support.
所以我要安装torch>=2.0.0对应的python和conda。

创建conda环境

首先，用nvidia-smi命令查看服务器的conda version为11.2，所以就安装对应的pytorch框架。

1. 创建conda环境，命名为SpQR：

conda create --name SpQR python=3.9
conda activate SpQR

2. 安装对应的pytorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.2 -c pytorch

这是chatgpt提供的。安了一通报错，提示似乎找不到对应的pytorch。
然后chatgpt告诉我可以安装cudatoolkit=11.1或者11.2都行。
师兄说直接安装，不用指定版本，它会自己安排的，所以我就这么安装：

conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch

安装完之后给出的pytorch版本：

import torch
print(torch.__version__)

给出:2.0.1，就暂且相信它安装好了吧。

运行requirements.txt

进入SpQR文件夹（不是SpQR的conda环境）之后，执行以下命令：

pip install -r requirements.txt

开始运行项目

这时候出现了一个问题：
libcublas.so.11: symbol cublasLtGetStatusString, version libcublasLt.so.11 not defined in file libcublasLt.so.11 with link time reference，然后我去查，是requirements.txt文件中有一条指令是安装torch1.13, 它会自动安装：
nvidia_cublas_cu11,nvidia_cuda_nvrtc_cu11,nvidia_cuda_runtime_cu11 and nvidia_cudnn_cu11.
而由于我已经安装了cudatoolkit，所以报错。解决方法是：pip uninstall nvidia_cublas_cu11
值得一提的是我在powershell执行了pip uninstall命令之后，在vscode上面运行还是报错，然后我到终端运行又不报错，可能是vscode更新不及时，需要重启。