安装Microsoft nni环境

最新推荐文章于 2025-09-08 16:10:46 发布

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#microsoft #pytorch #git #nni #深度学习

该篇博客详细介绍了如何在Anaconda环境下创建并激活名为nni的Python3.7环境，然后通过pip安装NNI的相关依赖，并从GitHub克隆NNI v2.4的源码进行安装。最后，博主进行了nni环境的测试，使用nnictl创建配置文件进行试验运行。

安装Microsoft nni环境

1.打开Anaconda Prompt ,创建nni 环境，激活环境。

conda create -n nni python=3.7 //创建环境名称为nni，python 版本为3.7

输入y，回车

conda activate nni //激活环境nni

在这里插入图片描述
2.搭建nni环境：找到nni/dependencies/develop.txt

pip install cython wheel scikit-learn
pip install -r nni/dependencies/setup.txt
pip install -r nni/dependencies

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### 使用 Pip 安装 NNI 库为了安装 NNI (Neural Network Intelligence)，可以采用简单的 pip 命令来完成这一过程。确保环境中已安装 Python 版本不低于 3.5[^2]。对于大多数用户而言，在终端或命令提示符下执行如下命令即可： ```bash $ python3 -m pip install --user --upgrade nni ``` 这条指令会更新并安装最新版的 NNI 到用户的本地环境中，适用于 Ubuntu 16.04 及以上版本和 Mac OS 系统上的 Python 环境中。如果是在 Anaconda 的虚拟环境下工作，则不需要 `--user` 参数，直接使用： ```bash $ python3 -m pip install --upgrade nni ``` 这将确保 NNI 被正确安装到当前激活的 conda 环境里[^5]。一旦安装成功，可以通过克隆官方 GitHub 仓库获取示例项目以便进一步探索 NNI 功能： ```bash git clone https://github.com/Microsoft/nni.git ``` 如果有意运行这些样例程序，可能还需要额外安装 TensorFlow 或其他依赖项，比如： ```bash python3 -m pip install tensorflow ``` 这样就完成了基本配置，准备好开始构建首个 NNI 实验了[^1]。