【conda】环境配置

OSError: CUDA_HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA install root.

conda install -c conda-forge cudatoolkit-dev -y

https://stackoverflow.com/questions/52731782/get-cuda-home-environment-path-pytorch

Conda environments not showing up in Jupyter Notebook

source activate myenv
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"

https://stackoverflow.com/questions/39604271/conda-environments-not-showing-up-in-jupyter-notebook?rq=2

Creating the Jupyter Kernel

The following command will create a jupyter kernel from an existing mamba environment:

Do not activate the environment when running this command

$ mkjupy <environment> "Icon Label" 

Example (do not activate the nobel environment): 
$ mkjupy nobel "noble" 

Expected output example: 
$ Installed kernelspec nobel in /home/spock/.local/share/jupyter/kernels/nobel

设置可见GPU

import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
# 需要在import torch之前执行
import torch
CUDA_VISIBLE_DEVICES=5, python test_script.py

https://stackoverflow.com/questions/39649102/how-do-i-select-which-gpu-to-run-a-job-on

clearing the occupied cuda memory

import torch
torch.cuda.empty_cache()

https://stackoverflow.com/questions/59129812/how-to-avoid-cuda-out-of-memory-in-pytorch

### 创建 Conda 虚拟环境 在使用 Conda 进行虚拟环境配置时,可以通过以下步骤来创建和管理一个隔离的开发环境,这有助于避免不同项目之间的依赖冲突。 1. **查看当前所有环境** 在 Anaconda Prompt 中输入以下命令之一,可以查看当前系统中所有的 Conda 环境: ```bash conda env list ``` 或者 ```bash conda info -e ``` 2. **创建新的 Conda 环境** 使用 `conda create` 命令并指定环境名称和所需的 Python 版本,例如创建名为 `myenv` 的环境并指定 Python 3.7 版本: ```bash conda create -n myenv python=3.7 ``` 3. **激活 Conda 环境** 创建完成后,使用以下命令激活新创建的环境: ```bash conda activate myenv ``` 4. **安装所需的包** 在激活的环境中,可以使用 `conda install` 命令安装所需的包,例如安装 `numpy`: ```bash conda install numpy ``` 5. **退出当前环境** 当完成工作后,可以使用以下命令退出当前激活的环境: ```bash conda deactivate ``` 6. **删除 Conda 环境** 如果不再需要某个环境,可以使用 `conda env remove` 命令删除它: ```bash conda env remove -n myenv ``` ### 在 PyCharm 中配置 Conda 环境 1. **打开 PyCharm 并进入设置** 在 PyCharm 中,点击 `Settings` > `Project:` > `Python Interpreter` > `Add Interpreter` > `Add Local Interpreter`。 2. **选择 Conda 可执行文件** 在 `Conda Environment` 部分,点击 `Conda Executable` 并选择安装 Anaconda 目录下的 `\Scripts\conda.exe` 文件。 3. **加载 Conda 环境** PyCharm 会自动检测系统中的 Conda 环境。如果是第一次配置,点击右侧的 `Load Environments` 按钮加载环境列表。 4. **选择 Conda 环境** 从下拉菜单中选择已创建好的 Conda 环境,此时项目的 Python 解释器将被设置为所选的 Conda 环境。 5. **切换解释器** 在项目的右下角,点击当前的 Python 解释器图标,会出现所有已配置Python 解释器列表,点击即可快速切换解释器。 ### 附录 - **Anaconda 工具简介** Anaconda 包含多个工具,如 Anaconda Navigator(可视化管理界面)、Anaconda Prompt(便捷操作 Conda 环境的终端)、Jupyter Notebook(基于 Web 的交互式计算环境)和 Spyder(科学运算 IDE)[^4]。 - **Anaconda 官方资源** 更多关于 Anaconda 的信息和帮助,可以访问 [Anaconda 官方主页](https://www.anaconda.com/) 和 [PyCharm Conda 支持页面](https://pycharm.net.cn/help/pycharm/conda-support-creating-conda-virtual-environment.html)[^3]。
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