2022年12月18日
环境配置问题:
1,nvcc-V 查看cuda的版本;
python -V
2,查看:
查看现有的虚拟环境: conda info-e 或 conda info--envs 或者conda env list 查看现有的虚拟环境;
查看conda的信息: conda info;
3,conda create -n names(环境名称) python=3.6(python版本)-y(官网下载)
4,换源操作:(在Anaconda下载安装时速度、国外网迟缓的时候操作)
① conda config --show channels 查看现有源(如果是国外源他会显示channels: );
- defaults
② conda config --remove-key channels 删除所有的镜像源,恢复到默认;
or
conda config --remove channels [urls] 删除指定的镜像源;
③ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ (配置国内镜像源)
conda config --set show_channel_urls yes
Ps:常用Anaconda镜像源:
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ #阿里
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ #清华
http://pypi.douban.com/ #豆瓣
http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/ #中国科学技术大学
清华源: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/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/
中科大源: conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
5,激活/进入、退出现有的环境:
① 激活/进入:conda activate names(环境名称);
② 退出: conda deactivate;
6,查看环境库的列表及其对应版本:
conda/pip list
① 查询package的信息:conda search package(工具包名称、版本)或者 pip search package(工具包名称、版本)
② 安装/更新工具包指令:conda install package (工具包名称、版本)
conda update package(工具包名称、版本)
pip install package (工具包名称、版本)
更新pip:pip install--user--upgrade pip
python -m pip install upgrade pip
python -m pip install -U --force-reinstall pip
③ 卸载工具包指令:conda uninstall package (工具包名称、版本)
pip uninstall package (工具包名称、版本)
必须安装的工具包:matplotlib,numpy
pip与conda的区别:pip是python自带的一个工具管理包,无法识别环境,无法更新python,但是pip可以安装一些conda无法安装的package;
7,Pytorch的安装:
cuda和pytorch的版本必须是对应的,cuda可以向下兼容,代码指令在pytorch官网搜索;
8,tensorflow的安装:
win10操作系统
cuda10.0
python3.6
tensorflow==1.14
keras==2.2.5
h5py==2.10
9.在Anaconda prompt中python操作
① 在环境内输入python开始编写;
② exit() 退出python
10,删除环境
conda remove -n (环境名称)--all