Miniconda 环境配置及 pytorch 安装

目录

Miniconda安装配置

 1.conda更换镜像源

 2.PyPI更换镜像源

 3.创建与激活 Conda 环境

Pytorch安装（Conda 安装）

  CUDA验证

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Miniconda安装配置

Miniconda下载地址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

Windows下安装配置推荐

 

 修改 Powershell 执行策略（可选）

在开始图标点击鼠标右键，选择Windows PowerShell（管理员）

 输入以下内容并回车：

Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned

 出现以下内容后，输入A回车：

最后在 Anaconda Powershell Prompt 中输入：

conda init

 1.conda更换镜像源

校园网联合镜像站：Anaconda 软件仓库镜像使用帮助 - MirrorZ Help

进入网站后复制以下内容：（本文也已给出）

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

复制文本后，在 Anaconda Powershell Prompt 中输入：

notepad .condarc # 注意有个小点 "." 在 "condarc" 的前面

回车后会出现记事本的界面，粘贴以上内容保存并关闭。

最后在 Anaconda Powershell Prompt 中输入：

conda clean -i # 清除源缓存，以启用镜像源

2.PyPI更换镜像源

校园网联合镜像站：https://help.mirrors.cernet.edu.cn/pypi/

复制文本后，在 Anaconda Powershell Prompt 中粘贴运行即可：

# 设置 PyPI 镜像源
pip config set global.index-url https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple 

3.创建与激活 Conda 环境

创建 Conda 环境

conda create -n test python=3.10 
# -n 代表创建的环境名称，这里是 test，并指定 Python 版本为 3.10

激活刚刚创建的 Conda 环境：

conda activate test 

如果需要删除某个 Conda 环境：

conda deactivate # 退出该环境
conda remove -n Datawhale --all # 删除整个环境

4.安装 Jupyter

pip install jupyter

在指定路径输入：

jupyter-notebook # 会自动跳转

结束时使用：Ctrl + C ，关闭 Jupyter Notebook 服务

Pytorch安装（Conda 安装）

首先在 Anaconda Powershell Prompt 中输入：

nvidia-smi # 查看当前 GPU 支持的最高 CUDA 版本

如果指令无法识别，可能是未正确安装NVIDIA驱动。

如果电脑为核显，则跳过此步骤。

Pytorch 安装： https://pytorch.org/get-started/locally/

电脑有独显则选择 CUDA 11.8 版本（选择的版本小于电脑的CUDA Version即可）：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

电脑如果是核显（没有独立显卡或不是英伟达的显卡）： 

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

CUDA验证

在 Anaconda Powershell Prompt 中输入：

ipython # 交互 Python 运行环境

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
# 核显可输入以下命令
>>> print(torch.__version__)

这里推荐几个云端环境：

• 百度飞桨 AI Studio https://aistudio.baidu.com/aistudio/index
• 阿里天池 PAI DSW https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai
• Kaggle https://www.kaggle.com/code
• Google Colab https://colab.research.google.com/
• Sagemaker Studio Lab https://studiolab.sagemaker.aws/

感谢 Datawhale AI夏令营。