机器学习pytorch环境的搭建
机器学习环境的搭建
推荐安装acaconda www.anaconda.com/products/in…
常用的命令
## 创建一个新的虚拟环境 conda create --name my__test python=3.7#创建一个名称为my__test ## 激活虚拟环境 activate my_test ## 查看已有的虚拟环境 conda env list ## 切换到想要的虚拟环境，这里我切换到my_test conda activate my_test ## 在当前环境里安装ipykernel conda install ipykernel ## conda克隆环境 conda create --name B --clone A ## conda删除环境 conda remove --name B --all ## conda重命名环境 conda create --name B --clone A conda remove --name A --all 复制代码
换源
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conda config --show-sources
channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - defaults show_channel_urls: true 复制代码
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conda config --add channels mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pk… conda config --add channels mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pk… conda config --set show_channel_urls yes
第三方源
conda config --add channels mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cl… conda config --add channels mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cl… conda config --add channels mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cl… conda config --add channels mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cl… conda config --add channels mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cl…
cuda和cudnn下载
cuda各个版本的下载 developer.nvidia.com/cuda-toolki… cudnn下载 developer.nvidia.com/rdp/cudnn-d… 英伟达驱动官网 www.nvidia.com/Download/in…
pytorch官网查看推荐的版本
pytorch.org/get-started… 进入命令符号窗口，输入nvidia-smi,查看当前驱动的版本号，观察Driver Version的值
注：驱动是向下兼容的，其决定了可安装的CUDA和CUDAToolkit的最高版本。
CUDA及其可用PyTorch对应版本（参考官网）
测试
import torch print(torch.cuda.is_available()) # cuda是否可用； print(torch.cuda.device_count()) # 返回gpu数量； print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 返回gpu名字，设备索引默认从0开始； print(torch.cuda.current_device()) # 返回当前设备索引； print(torch.__version__) print(torch.version.cuda)
作者：别样
链接：https://juejin.cn/post/7031481619550732301