conda创建虚拟环境安装opencv、pytorch、apex

conda创建与删除虚拟环境

# 创建虚拟环境
conda create -n env_name python=X.X
# 进入虚拟环境
conda activate env_name
# 关闭虚拟环境
conda deactivate
# 删除虚拟环境
conda remove -n env_name --all

创建完环境立即安装opencv最新版

如果不创建环境后立即安装容易出错
使用清华源镜像安装opencv最新版
conda直接安装的版本直到opencv3，python版本过高无法使用

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python

conda配置镜像源

# 显示所有镜像源
conda config --show-sources
# 删除所有镜像源
conda config --remove-key channels
# 添加中科大镜像源 安装pytorch目前中科大最靠谱
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# 配置安装时显示源
conda config --set show_channel_urls yes
# 显示目前所有镜像源，确认安装情况
conda config --show channels

conda安装pytorch

# 查看cuda版本 一定要用命令看，不能用nvidia-smi上面显示的，有坑
 nvcc --version  
# 以安装11.3版本的pytorch为例
 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

测试是否安装成功，最后正确显示每个版本并返回true即为成功

import torch
print(torch.version.cuda)
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

安装apex混合精度训练

# 首先pytorch版本用上面测试没有问题再安装apex
git clone https://github.com/NVIDIA/apex.git
cd apex
# 如果conda虚拟环境在切换目录后python路径出问题要用虚拟环境python的绝对路径
#如 /home/test/anaconda/envs/bwh/bin/python3.8 setup.py install
python setup.py install --cpp_ext --cuda_ext

其余的包基本上用conda install安装都没有问题
（PS：别看博客简单，这是踩了无数坑后总结得到的）