【深度学习】如何保存 Python 环境配置以及PyTorch 常见数据包版本组合

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【深度学习】如何保存 Python 环境配置以及PyTorch 常见数据包版本组合

“PyTorch 成为越多越多人的首选深度学习框架，但环境配置经常是一个老大难。下面将分享 (1) 一个可行的 PyTorch 环境；(2) 在我们千辛万苦配置好了一个环境后，如何把环境中的 python 包的版本号都保存下来。这样以后即使需要重新装环境也丝毫不慌。”

01 一个可行的 PyTorch 环境

这只是我使用的一个可行的环境配置，欢迎分享更多，我会更新此文章。

新建一个 conda 环境（不知道如何新建和删除 conda 环境的小伙伴移步），防止和其他的功能包发生冲突，然后输入以下代码安装 python 和 pytorch。

conda install python=3.10.6 pytorch=1.13.0 torchvision=0.14.0 torchaudio=0.13.0 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

02 保存 Python 环境

先进入你想要保存环境配置的那个环境，输入下面代码保存环境：

方法１：　conda env export -n {env name} -f {output path: xxx/xxx/environmental.yml}
方法２：　conda env export > environmental.yml

如果采用方法２，会直接导出到用户文件夹，也就是：C:\Users{你的用户名}。

03 安装保存下来的 Python 环境

把 .yml 文件复制到用户名文件夹，输入下面代码用 .yml 文件生成环境：

conda env create -f {.yml file name}.yml

生成的环境名和你保存的时候一样。

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