Anaconda3建立环境相关问题

第一章 基础

1. Anaconda常用命令

conda create -n test python=3.8  #创建一个名为test的环境
activate test         			 #激活环境
conda activate test              #在anaconda中激活环境    

#查看环境中的虚拟环境
conda info --envs    

#查看环境中已安装的包
 pip list -V
 
#退出虚拟环境
 conda deactivate 
     
#删除虚拟环境
conda remove -n test --all #test就是环境名  

#安装/卸载包，要先激活环境，在对应的环境中安装与卸载
conda install matplotlib  
conda uninstall matplotlib

#出当前虚拟环境下的所有包
conda list -n test 

#更新部分/所有包
conda update -n test numpy tqdm

conda update -n test--all #更新当前虚拟环境test下的所有包

#复制环境
conda create --name 新环境名称 --clone 原环境名称


#安装 requirements.txt
pip install -r C:\Users\33232\Desktop\requirements.txt 
#下载过慢使用换源
pip install -r C:\Users\33232\Desktop\requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

CUDA版本与pytorch相关问题

nvidia-smi #查看电脑能安装的CUDA版本（win+R cmd）

nvcc -V    #查看安装了的CUDA版本


#测试能否调用cuda
python
import torch
torch.cuda.is_available()#显示True则表示安装成功！flase代表失败

2. 安装torch

（1）需确保已安装与显卡型号匹配的‌最新版NVIDIA驱动‌（https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ ），目前不需要求单独安装完整的CUDA Toolkit
（2）nvidia-smi 查询cuda支持的版本，低于它即可
（3）https://pytorch.org/ 官网安装pytorch，打开conda 环境，找到对应你需要的，复制即可。更多版本点击（Previous versions of PyTorch）。
（4）可以替换国内镜像源