ubuntu上借助anaconda安装多个版本的pytorch

ubuntu上安装多个版本的pytorch

Part I

卸载anaconda(不需要可以省略这一步）

1 如果要卸载annconda的话，只需要删除anaconda目录即可

rm -rf /anaconda/anaconda3
sudo vim ~/bashrc or sudo gedit ~/.bashrc

2 删除(或者注释掉)之前加入的

# added by Anaconda3 installer
# export PATH="/home/user/anaconda3/bin:$PATH"

3 使其立即生效，在终端执行
source ~/.bashrc

Part II

使用anaconda容器安装多个版本的pytorch

前提是已经安装好了一个版本的anaconda

1 创建虚拟环境

conda create -n UR_ENV_NAME python=X.X
eg: conda create -n pytorch0.4 python=3.5 创建一个python为3.5版本的虚拟环境，准备安装 pytorch0.4

2 激活以及关闭虚拟环境

source activate pytorch0.4
source deactivate pytorch0.4

效果如下：

user@t480:~/Downloads$ source activate pytorch0.4
(pytorch0.4) user@t480:~/Downloads$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176
(pytorch0.4) user@t480:~/Downloads$ nvidia-smi
Thu Jun 20 14:16:57 2019       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 430.26       Driver Version: 430.26       CUDA Version: 10.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce MX150       Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   37C    P8    N/A /  N/A |     10MiB /  2002MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Part III
当前已经安装好 nvidia驱动 + cuda9.0 + cudnn7.5\

准备安装 pytorch0.4 + torchvision0.21

1 准备好 python=3.5, cuda=9.0 对应的pytorch版本
https://blog.youkuaiyun.com/qq_34374211/article/details/80156517

我这里用的是 torch-0.4.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl，下载好后执行
pip install torch-0.4.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

2 下载旧版本的torchvision

因为0.3以上的版本不支持旧的pytorch版本，所以这里下载好旧版本的torchvision准备安装
https://pypi.org/project/torchvision/0.2.1/

pip install torchvision-0.3.0-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl

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效果

如下，安装的是 pytorch 1.1.0 he pytorch 0.4.0 ,python版本都是3.5，可以看到只有细微的区别，可能是我在新建环境的时候没有指出太明确，默认给安装的一个python版本。
最终在vsCode中编译的时候也会让你选择一个环境。