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事先声明:并不需要一定Anaconda,Mac用户比较推荐Miniconda,这里只是介绍一款关于conda的软件,conda的操作都是一样的。截止本文章发布,Anaconda和Miniconda都适配M1 Mac,所以都可以安装。

一、使用Anaconda创建虚拟环境

1、创建环境

可以引入需要依赖的包,以下仅作演示

  • numpy: python数值计算包
  • matplotlib: 支持python画图
  • pandas : 数据软件包
  • jupyter notebook: 集成开发环境,可直接本地起服务调试python代码
shell
conda create -n 环境名 python=3.x numpy matplotlib pandas jupyter notebook
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

2、进入虚拟环境

shell
conda activate 环境名

可以看到命令行开头变了

image-20220807105109020

3、退出虚拟环境

shell
conda deactivate

image-20220807105232709

4、删除虚拟环境

shell
conda remove -name 虚拟环境名称 --all

5、删除环境中的某个包

shell
conda remove --name 虚拟环境名称 包名称

二、安装、配置Pytorch

1、下载Pytorch,按照电脑配置安装适合的版本

pytorch官网

比如我是Mac,就运行下面这句话

2*、如果安装慢,可以添加清华源和第三方源

#添加镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
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/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
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/cloud/msys2/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

#显示检索路径
conda config --set show_channel_urls yes

#显示镜像通道
conda config --show channels

删除之前的镜像源,恢复默认状态

shell
conda config --remove-key channels

去掉-c pytorch,默认从清华源下载安装包

shell
conda install pytorch torchvision

3、验证Pytorch是否安装成功

image-20220807110231063

如果能输出torch版本就算成功了!

4、pip和conda导出requirement.txt

pip批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件

shell
pip freeze > requirements.txt

conda批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件

shell
conda list -e > requirements.txt

5、pip和conda从requirement.txt安装

pip批量安装requirements.txt文件中包含的组件依赖

shell
pip install -r requirements.txt

conda批量安装requirements.txt文件中包含的组件依赖

shell
conda install --yes --file requirements.txt

6、克隆环境、重命名环境

shell
conda create --name B --clone A
shell
conda create --name B --clone A
conda remove --name A --all

7、删除环境

shell
conda remove --name B --all

8、查看源

shell
conda config --show-sources