Linux安装Anaconda和Pytorch

又到了一年一度换环境、换服务器不断折腾的时节了,一通折腾后,重新启动遂做记录。

1. Linux安装Anaconda

1.1 离线安装模式

进入官网https://www.anaconda.com/download/success,如图所示:
在这里插入图片描述
选择版本进行下载即可。

1.2 在线wget安装

在仓库找到适合自己的版本,https://repo.anaconda.com/archive/,如图:
在这里插入图片描述
当然,如果觉得下载速读实在感人,可以使用清华源进行下载,地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

选择要下载的版本,复制地址,使用如下命令下载:

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh

1.3 准备安装

找到下载的.sh文件,使用命令运行:

bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh

有些朋友可能会遇到提示权限不足的问题,使用如下命令进行安装:

chmod +x Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh

安装信息如图:
在这里插入图片描述
遇到了Please,press ENTER to continue,回车,遇到more,直接一路回车即可,直至出现让输入yes/no的提示,如图:
在这里插入图片描述
输入yes,自动安装到指定路径,直至安装完成,如图:
在这里插入图片描述

1.4 注意路径

上面的默认安装到用户路径下面,如图
在这里插入图片描述
如果是一个人使用的服务器,可能给的地址路径默认安装在/root/anaconda3/bin/conda

1.5 修改环境变量

如果你配置了本地用户隔离使用,那么不需要root,直接添加路径到./bashrc即可,使用如下命令

vim ~/.bashrc
# 默认安装好的 conda 路径为 /root/anaconda3,个人根据自己的环境路径修改
export PATH="/conda的路径:$PATH"  # 例如 export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"
# 使环境变量立即生效
source ~/.bashrc
# 查看安装版本
conda --version

如图:
在这里插入图片描述
当然也可以修改etc配置文件下的内容,需要sudo权限,不推荐,但是同样可行,使用如下命令:

sudo vim /etc/profile
export PATH="/conda的路径:$PATH"
# 使环境变量立即生效
source /etc/profile
# 查看安装版本
conda --version

1.6 初始化conda

conda init

设置启动conda,是否激活默认base环境,默认为True,可以不管

conda config --set auto_activate_base false

1.7 为conda添加清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

1.8 用conda创建虚拟环境

conda create -n 虚拟环境名称 python=3.12

创建过程中就会出现使用的源渠道,如图:
在这里插入图片描述
至此,Anaconda就安装完成了。

2. Linux安装Pytorch

深度学习爱好者不会止步于此,因此,接下来又到了配置Pytorch的烦心环节。我们先用命令查查自己的显卡Cuda类型,使用命令:

nvidia-smi

如图:
在这里插入图片描述
可以看到CUDA的版本为11.4,那么我们安装的Pytorch版本使用的CUDA不能低于11,Pytorch是向下兼容的。

2.1 安装Pytorch

上官网找到对应的版本,地址:https://pytorch.org/,如图:
在这里插入图片描述

复制这串命令,正常进行下载,对于新手来说,耐心一点但是有用,而且不费事。激活虚拟环境:

source activate llmts

在这里插入图片描述
安装完成后如图:

在这里插入图片描述

2.2 验证

python3
import torch
torch.__version__ 

或者激活使用的虚拟环境,使用命令

conda list

如图:
在这里插入图片描述
至此,Pytorch已经安装完成,记得安装jupyter

2.3 安装jupyternotebook

pip install jupyter
### 安装PyTorch框架于Linux操作系统 对于希望在Linux环境下部署PyTorch的应用开发者而言,官方推荐通过`conda`或`pip`工具来完成安装过程[^1]。这两种方法均能有效管理依赖关系并简化软件包的获取。 #### 使用Anaconda/Miniconda安装 考虑到环境隔离的需求以及Python库之间的兼容性问题,建议采用Conda创建独立的工作空间: ```bash conda create --name pytorch_env python=3.8 conda activate pytorch_env ``` 随后执行如下命令以安装稳定版本的PyTorch及其CUDA支持组件(如果需要GPU加速的话),这里假设目标机器配备有NVIDIA GPU并且已经正确配置了驱动程序与CUDA Toolkit: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 此方式适用于大多数场景,并能够自动处理必要的依赖项[^2]。 #### 利用Pip进行安装 对于那些偏好轻量级解决方案或者不需要额外功能模块的人来说,也可以借助pip来进行安装操作。在此之前,请先确认已更新至最新版pip: ```bash pip install --upgrade pip ``` 接着依据具体需求选取合适的安装指令;例如,在仅需CPU支持的情况下可运行下面这条语句: ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` 而针对拥有特定硬件条件(如RTX系列显卡)且期望利用其性能优势的情况,则应指定相应版本号以便匹配最佳组合: ```bash pip3 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 上述命令会从PyTorch官方网站下载预编译好的二进制文件并完成本地安装工作[^3]。
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