【环境配置】新建一个pytorch-gpu的虚拟环境

我的Cuda版本: 11.2

Python:3.9.6

前提:你电脑已经有nividia驱动程序,cuda,cudnn

一、用anaconda建立一个新的虚拟环境

指令: conda create --name xxx python=3.8 -y 

eg:  conda create --name mylab python=3.8 -y  【mylab是我虚拟环境的名称】

创建成功!

正常来说创建的新虚拟环境会放在anaconda下的envs下,但是我不知道为什么我每次新建都会自动放在了MyTools下,跟anaconda是同级的关系。因为不影响使用,我也没有深究,我想应该是以前可能无意间设置过什么默认设置吧。

二、安装pytorch

1. 激活环境

conda activate xxx  

eg: activate mylab  【我的电脑是需要把conda去掉,才成功运行和激活】

你看前面括号带个路径就是说你成功激活了虚拟空间

2. 下载对应版本pytorch【我想要gpu版本的pytorch】

激活环境后,在终端输入在终端输入指令(pytorch-cuda指令就会下载对应版本的gpu-pytorch,之前不知道在哪体现它是gpu还纠结了老半天):

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

安装完GPU版本后,你可以使用torch.cuda.is_available()来检查PyTorch是否成功安装并支持GPU。如果返回True,则表示已成功安装GPU版本并可以在GPU上运行PyTorch代码。

返回True代表终于成功啦!

### 如何使用 Anaconda 创建新虚拟环境并安装 Faiss-GPU #### 创建虚拟环境 在 Anaconda 中创建一个新的虚拟环境可以通过 `conda` 命令完成。以下是具体操作: 运行以下命令可以创建一个名为 `py368` 的虚拟环境,并指定 Python 版本为 3.6.8: ```bash conda create --name py368 python=3.6.8 ``` 此命令的作用是建立一个新的独立环境,其中包含所指定的 Python 版本以及必要的基础包[^1]。 #### 激活虚拟环境 一旦虚拟环境创建成功,需要通过以下命令将其激活: ```bash conda activate py368 ``` 激活后,终端提示符前会出现 `(py368)` 字样,表示当前工作于该虚拟环境中[^2]。 #### 安装 Faiss-GPU 库 在激活的虚拟环境中,可以直接使用 `conda` 或者 `pip` 来安装所需的库。对于 Faiss-GPU 而言,推荐的方式如下: ##### 使用 Conda 安装 尝试通过官方渠道或者社区维护的通道安装 Faiss-GPU 及其依赖项: ```bash conda install -c pytorch faiss-gpu ``` 如果上述命令无法找到合适的包,则可能需要手动配置 PyTorch 和 CUDA 的兼容性版本后再执行安装[^3]。 ##### 验证安装 安装完成后,可以在 Python 解释器中验证是否正常导入 Faiss-GPU: ```python import faiss print(faiss.__version__) ``` 如果没有报错且能够打印出版本号,则说明安装成功。 --- ### 注意事项 - 如果本地已有其他同名库的不同版本,在同一全局环境下可能会发生冲突。因此强烈建议始终在一个全新的虚拟环境中进行开发和测试。 - 确保 GPU 设备驱动程序已更新至最新版,并满足 Faiss 对硬件的要求。
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