• Editor: Veagau
  • Time: 2019/10/17

一、PyTorch虚拟环境配置

  • 该部分操作均在终端(terminal)命令行中执行,在桌面右击鼠标新建terminal即可。

  • 若系统已经安装Anaconda,则可以跳过第一步(检验方法:命令行执行conda list,有返回结果则表示已经安装了Anaconda)。

  1. 安装Anaconda。进入到安装包所在文件夹,执行:

    bash Anconda3-x.x.x-Linux-x86_64.sh
  2. 创建虚拟环境。

    conda create -n <your-virtualenv-name> python=3.6
  3. 激活虚拟环境。

    source activate <your-virtualenv-name>

    如果激活成功,则命令指示符首部将出现由小括号包含的虚拟环境名称

  4. 安装PyTorch。

    • 此处PyTorch相关组件包的安装是在虚拟环境中进行的,与系统环境隔离。
    • 打开PyTorch官网,根据机器配置选择参数,复制网站提供的命令执行即可。
    • 由于PyTorch从国外服务器下载过于缓慢,所以建议首先更换conda镜像下载源,以节省时间。
    • 一般的深度学习机型的显卡为RTX系列的,在选择参数时CUDA项建议选择10.1版本,此处采用conda(包管理工具,类似与pip)进行安装,所以Package项建议选择Conda
    1. 更换国内conda镜像源。逐行执行下列命令:

      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

    2. **安装PyTorch。**执行从PyTorch网站上复制的命令: ```bash
    conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
     > 此条命令实际上同时安装了pytorch、torchvision、cudatoolkit三个包,执行过程中会检测依赖的其他包,自动进行安装。
  5. 检测PyTorch环境。

    1. 在终端命令行执行python命令,进入Python环境。

    2. 导入PyTorch包,并查看版本号

        import torch as t #在Python环境下PyTorch的包名为torch
      print(t.__version__) #d打印PyTorch包的版本信息

      如返回1.x.x等数字,则表明Pytorch框架安装成功。

二、PyTorch虚拟环境使用

针对PyCharm这一集成开发环境(IDE),以下为使项目运行于创建的虚拟环境的具体操作。

2.1 新建项目

  1. File→New Project

  2. 项目信息设定

    1. 指定Location和项目名称;

    2. 选择Project Interpreter即项目编译器

      1. 选定Existing interpret

      2. 点击Interpret框右侧的选择按钮

      3. 选择Conda Environment

      4. 点击Interpret框右侧的选择按钮

      5. 前往Anaconda安装目录找到虚拟环境中的Python程序。

        路径一般为:/home/user/Anaconda3/envs/your_virtualenv_name/bin/python

      6. 点击ok→create即可

  3. 检查虚拟环境是否启用成功。

    新项目创建后需要花一段时间进行Python编译器更新以及依赖包的导入,请耐心等待。

    1. 点击窗口下方的Terminal选项卡,打开终端。
    2. 若看到命令指示符首部出现由小括号包含的虚拟环境名称 ,则表明虚拟环境启用成功。

2.2 历史项目

  1. File→Settings→Project:your_project_name→Project Interpret
  2. 点击Project Interpret框→Show All
  3. 点击➕(加号)按钮,添加虚拟环境中的Python编译器
  4. 剩余步骤同新建项目的2.2.3之后的操作。

三、常用命令

3.1 虚拟环境相关

  • 查看

    conda list env
  • 创建

    conda create -n virtualenv_name python=3.x` #x指代python版本号
  • 激活

    source activate <virtualenv_name>
  • 退出

    deactivate
  • 克隆

    conda create -n <new_venv> --clone <old_venv>
  • 删除

    conda remove -n <venv_name> --all

3.2 工具包相关

  • 查看已安装工具包

    pip list
  • 查看具体工具包信息

    pip show <包名>
  • 安装工具包

    pip install <包名>
  • 安装指定版本的工具包

    pip install <包名>==<版本号>
  • 卸载工具包

    pip uninstall <包名>

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