Linux下conda配置虚拟环境:python + pytorch

本文介绍如何在Linux环境下使用conda创建Python虚拟环境,并安装PyTorch及相关依赖。包括环境创建、激活、版本选择及加速下载的方法。

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Linux下conda配置虚拟环境:python + pytorch

默认已经安装好conda

创建虚拟环境

conda创建并激活虚拟环境

命令:

conda create -n your_env_name python=2.7/3.6
source activate your_env_name

其中,-n中n表示name,即你创建环境的名字。
之后如果忘记自己创建的环境的名字,可以查看conda中的环境:

conda env list

之后选择你创建的环境激活。之后进入pytorch官网选择你要安装的版本以及操作系统、CUDA版本号,便可以得到下载的命令。比如本人得到的命令是:

conda install pytorch torchvision cuda80 -c pytorch

若不知道自己CUDA的版本号,可以输入下面命令查询:

cat /usr/local/cuda/version.txt

若希望快速下载,可以把源换为国内的镜像源,从而提高下载速度。在下载前输入:

vim ~/.condarc

打开文件后,输入:

channels:
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true

若配置好环境后需要别的包,用conda或者pip下载皆可

### 不同操作系统上的 Python PyTorch 安装方法 #### Windows 系统下的安装过程 对于 Windows 用户来说,推荐使用 Anaconda 来管理 Python 环境以及安装 PyTorch。这不仅简化了依赖项处理还提供了稳定的工作环境。 - **创建并激活新的 Conda 虚拟环境** 推荐先建立一个新的 conda 环境用于隔离项目所需的包版本: ```bash conda create --name myenv python=3.9 conda activate myenv ``` - **安装 CPU 或 GPU 版本PyTorch 及其配套工具** 对于仅需支持 CPU 的情况可以直接运行如下命令完成安装[^4];而对于希望利用 NVIDIA 显卡加速计算的情况,则应确保已正确配置 CUDA 工具链后再执行相应指令[^3]。 ```bash # CPU-only version conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch # For GPU support (replace 'cu113' with your specific CUDA version) conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` #### macOS/Linux 下的操作步骤 macOS Linux 平台同样适用上述基于 Conda 的安装方式。不过也可以选择 pip 方式来进行更灵活定制化的部署。 - **通过 Pip 安装最新发布的 PyTorch 发行版** 需要提前确认好目标平台所对应的二进制文件链接地址,并据此调整下面给出的例子中的 URL 参数以匹配特定硬件架构与 CUDA 版本需求[^2]。 ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio ``` 若是针对具有 Nvidia GPU 加速功能的需求,则可通过访问官方提供的轮子列表页面获取适合当前系统的.whl 文件路径后手动指定下载源进行安装[^1]。 #### 使用 Miniconda 进行轻量级设置 考虑到某些情况下可能不需要整个 Anaconda 套件带来的额外开销,Miniconda 提供了一个更为精简的选择方案。只需按照官方网站指引下载对应操作系统的安装脚本即可快速搭建起基础开发框架,后续再依据前述指导添加必要的科学计算组件。
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