在Linux系统上安装虚拟环境和pytorch

1 安装Anaconda

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学
计算、数据分析的 Python 包。

• 先去官方地址https://www.anaconda.com/products/individual?modal=commercial#Downloads下载对应版本的
  

• 然后打开下载文件的位置，运行 .sh 文件：

bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

• 进入注册信息页面，输入yes；
  
• 阅读注册信息，然后输入yes；查看文件即将安装的位置，按enter，即可安装
  
• 进入安装过程
  
• 安装完成后，收到加入环境变量的提示信息，输入yes，（图中楼主不小心按到了错误的按键）；
  

• 看到图8这些信息说明已经安装完成。

• 在终端输入conda info --envs检验anaconda是否安装成功，如果发现报错信息：conda: command not found，那么原因是因为~/.bashrc文件没有配置好,解决办法如下：

vim ~/.bashrc

在最后一行加上

export PATH=$PATH:/home/vincent/anaconda3/bin

但是要注意地址！！！不能直接复制粘贴我的
因为我的Linux用户名是vincent，anconda3刚好是安装在/home/vincent/anaconda3/bin下面，所以你需要换成自己的安装目录，即

export PATH=$PATH:【你的安装目录】

然后保存更改，运行

source ~/.bashrc

此时再运行conda info --envs，出现下面的提示即为成功

• 另外可以添加Aanaconda国内镜像配置，这样可以加快下载速度

清华TUNA提供了 Anaconda 仓库的镜像，运行以下三个命令:

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 --set show_channel_urls yes

如果清华源效果不好，可以将其删除，然后添加其它源，比如中科大镜像源：

#先查看已经安装过的镜像源
conda config --show
#然后删除上一步添加的镜像源
conda config --remove-key channels
#最后添加中科大的镜像源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes

2 创建虚拟环境

• 创建虚拟环境

首先为pytorch创建一个anaconda虚拟环境，环境名字可自己确定，这里本人使用ai8作为环境名:

conda create -n ai8 python=3.8

安装成功后激活ai8环境：

conda activate ai8

• 如果出现如下错误
  
  那么可以输入如下命令

# 重新进入虚拟环境
source activate
# 退出虚拟环境
conda deactivate

3 安装pytorch

在安装成功虚拟环境并激活虚拟环境 后便可以安装pytorch

由于虚拟机里面的Ubuntu系统调用主机的显卡比较麻烦，所有这里暂时只能安装cpu版的pytorch

打开 pytorch官网，查找安装命令

然后切换到ubuntu的虚拟环境中，输入如下命令

pip3 install torch==1.10.2+cpu torchvision==0.11.3+cpu torchaudio==0.10.2+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html

4 下载yolov5代码进行实验

• 在github上搜索yolov5的官方版本
  

• 打开官方网站，选择最新版的yolov5模型，目前最新版本是v3.1
  

• 下载代码和预训练模型权重
  
• 安装yolov5中所需的库
  
  切换到yolov5-3.1所在目标，打开终端，输入如下内容来安装所需要的库

pip install -r requirements.txt