Anaconda创建深度学习虚拟环境

概述不同时期的开源算法代码，可能是基于不同的python、pytorch版本。日常工作中我们不可能把这些库卸载掉然后安装对应版本，这样就太繁琐耗时了。但是我们可以借助Anaconda的创建虚拟环境安装对应的软件版本环境，下次有需要时直接激活就可以使用，方便快捷。目录一、Anaconda安装

不同时期的开源算法代码，可能是基于不同的python、pytorch版本。日常工作中我们不可能把这些库卸载掉然后安装对应版本，这样就太繁琐耗时了。但是我们可以借助Anaconda的创建虚拟环境安装对应的软件版本环境，下次有需要时直接激活就可以使用，方便快捷。

目录一、Anaconda安装二、Anaconda创建虚拟环境2.1 搜索python、pytorch版本2.2 创建虚拟环境2.3 激活虚拟环境2.4 虚拟环境中安装依赖项三、使用虚拟环境3.1 查询虚拟环境：`conda env list`3.2 激活相应环境：`conda activate 环境名`四、共享虚拟环境及其他conda命令

一、Anaconda安装

参考：《CentOs 安装Nvidia驱动+CUDA+cuDNN+Anaconda3》

二、Anaconda创建虚拟环境2.1 搜索python、pytorch版本

一般情况下，虚拟环境里版本差异较大的主要集中在python和pytorch两个软件上，因此我们可以通过如下命令找到对应的版本。

1、进入pytorch官网
假设我们安装最新版的pytorch 1.7.1，需要python3.9。当然你也可以安装历史版本

2、用conda search python命令查找python对应版本

conda search python

2.2 创建虚拟环境

环境保存路径：environment location: /home/jimmy2/.conda/envs/jimmy2_env_python=3.9.1_pytorch=1.7.1选择y

conda create --name jimmy2_env_python=3.9.1_pytorch=1.7.1

create：创建虚拟环境
–name：虚拟环境名词
名称比较长，但是一目了然，方便环境管理
jimmy2_env_python=3.9.1_pytorch=1.7.1

2.3 激活虚拟环境

conda activate jimmy2_env_python=3.9.1_pytorch=1.7.1

如果没有报错，直接得到2、重新打开shell窗口激活的结果

报错：CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
解决：conda init <SHELL_name>，我们的shell是bash。
1、输入如下命令

conda init bash

2、重新打开shell窗口激活

2.4 虚拟环境中安装依赖项

1、安装python

conda install python=3.9.1

2、安装pytorch
复制命令安装pytorch：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch
方法一：conda安装

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch

方法二：pip安装

pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.HTML

方法三：
1、进入网址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.HTML
找对应版本的软件包，利用wget下载。

wget https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch-1.7.1%2Bcu110-cp39-cp39-linux_x86_64.whl /home/jimmy2/下载

wget https://download.pytorch.org/whl/cu110/torchvision-0.8.2%2Bcu110-cp39-cp39-linux_x86_64.whl /home/jimmy2/下载

2、进入文件路径：/home/jimmy2/下载用pip安装

pip install torch-1.7.1+cu110-cp39-cp39-linux_x86_64.whl

pip install torchvision-0.8.2+cu110-cp39-cp39-linux_x86_64.whl 

3、安装完成后conda List查看

三、使用虚拟环境3.1 查询虚拟环境：conda env List

3.2 激活相应环境：conda activate 环境名

四、共享虚拟环境及其他conda命令

参考：
[1]《 Ubuntu / CentOS 安装 Anaconda 并创建虚拟环境》
[2]《共享虚拟环境》

总结

以上是内存溢出为你收集整理的Anaconda创建深度学习虚拟环境全部内容，希望文章能够帮你解决Anaconda创建深度学习虚拟环境所遇到的程序开发问题。

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