Anaconda-python虚拟环境管理(Pytorch+Cuda)

一、conda 配置以及常用命令

1.安装Anaconda、并查看conda的版本（√）

打开命令行输入conda -V检验是否安装及当前conda的版本。

conda -V

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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通过Anaconda安装默认版本的Python，3.6的对应的是 Anaconda3-5.2，5.3以后的都是python 3.7。
Index of / (anaconda.com)

2.conda常用的命令（√）

1）查看安装了哪些包

conda list

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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2)查看当前存在哪些虚拟环境

conda env list 
conda info -e

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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3)检查更新当前conda

conda update conda

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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2.1查看conda环境：（√）

conda info --envs

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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3.Python创建虚拟环境（√）

conda create -n your_env_name python=x.x

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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anaconda命令创建python版本为x.x，名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。

4.激活或者切换虚拟环境（√）

打开命令行，输入python --version检查当前 python 版本。

Linux:  source activate your_env_nam
Windows: conda activate your_env_name

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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5.对虚拟环境中安装额外的包

conda install -n your_env_name [package]

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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6.关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)（√）

deactivate env_name

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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或者activate root切回root环境

Linux下：source deactivate 

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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7.删除虚拟环境 （√）

conda remove -n your_env_name --all

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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7.1 看看自己的环境安装了哪些包，torch的版本要记住，不然后期环境乱了就麻烦了（√）

conda activate pytorch36

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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pip list

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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8.删除环境钟的某个包

conda remove --name $your_env_name  $package_name 

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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9、设置国内镜像

http://Anaconda.org的服务器在国外，安装多个packages时，conda下载的速度经常很慢。清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，将其加入conda的配置即可：

#添加Anaconda的TUNA镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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TUNA的help中镜像地址加有引号，需要去掉

#设置搜索时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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二、conda虚拟环境 克隆clone

在服务器上想要使用别人搭好的环境，但是又怕自己对环境的修改更新会影响他人的使用，这个时候可以使用conda命令进行复制环境。
首先假设已经安装了Anaconda。

根据已有环境名复制生成新的环境

1、假设已有环境名为A，需要生成的环境名为B：（我自己用过，在同一台机器上克隆原始环境到另一个环境，挺好用的）（√）

conda create -n B --clone A

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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2、根据已有环境路径复制生成新的环境

假设已有环境路径为D:\A，需要生成的新的环境名为B：

conda create -n B --clone D:\A

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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生成的新的环境的位置在anaconda的安装路径下，一般情况在D:\Anaconda3\envs\文件夹下。

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3、克隆base环境

如果想迁移的是base环境，因此需要先克隆（base环境不能直打包）

conda create -n 新环境的名称 --clone 老环境名称

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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可以看到已经克隆好了

4、安装conda-forge和conda-pack工具

conda-pack是打包工具

conda install -c conda-forge conda-pack

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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5、将环境打包

添加-o参数，例如将上述环境导出为新环境.tar.gz压缩包

conda pack -n 新环境名称 -o 新环境名称.tar.gz

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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文件会默认打包在C盘：/用户/用户名的文件夹中

将压缩包放到目标主机的同版本Anaconda路径下的envs文件夹内，解压。注意：需要相同版本的Anaconda

6、在目标主机上激活环境

conda activate 新环境

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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可以看到环境已经成功迁移到目标主机并且可以使用了
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三、Ubuntu Windows中pytorch安装技巧、各种版本、完整安装、快速高效

pytorch安装

在Ubuntu、Windows开发环境，尤其是按照官网教程，安装pytorch并不是一件容易的事，下面介绍一种简单高效的安装技巧，本人有着管理大规模服务器的经验，也安装过各种环境、各种版本的pytorch几十次了。
官网给出的教程非常简单：

pip install torch
pip install torchvision

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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以上命令会下载最新版的torch，命令虽然简单，但是存在一个致命的问题就是：下载过程中，经常会timeout（网络超时）。建议大家用以下方式进行安装。

ubuntu环境（服务器就下载linux系统的）（√）

首先，点击以下连接，下载指定版本的torch和torchvision，torch大约500M，torchvision非常小，torch下载的时候建议用迅雷下载，稳定、快速，真的好用。并且这种方式下载的whl文件可以保存到本地，以后可以继续使用。
torch下载链接：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

torch跟torchvision的有相应的对应官方推荐版本，如何确定两者之间对应的合适版本呢？有一个小技巧就是torch跟torchvision的最新版本从后往前数！因为每推出一个新版的torch，就会有一个版本的torchvision。
torch跟cuda版本和非cuda版本，注意这个。
下载完成后，找到两个whl所在的目录，执行以下命令。注意：torch的安装依赖numpy、six等，所以执行以下命令之前，最好手动安装numpy、six等，如果没有numpy、six等，pip会自动安装，但是很慢。

pip install torch-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
pip install torchvision-0.5.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl --no-deps

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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–no-deps 参数是为了不安装其他依赖，如果需要手动安装即可。用以下方式安装

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

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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加入清华的临时源。
以上即可完成ubuntu的安装，多做一点说明，anconda和virtualenv虚拟环境，要进入虚拟环境之后，再安装。

windows环境

windows环境安装如ubuntu安装过程一样，一定要选择好windows版本，在cmd命令行中操作即可。

你看完咯！！！真棒:

四、环境不知道怎么回事，环境乱了怎么办（√）

1、首先看看自己的cuda的版本和torch的版本是不是对应不起来,对应不起来就去官网冲重新下载

查看cuda版本

nvcc --version

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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或者

nvidia-smi

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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conda env list

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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conda activate pytorch36

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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pip list

  
  
    
    
    
    

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     
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2、对应不起来就去官网重新下载安装（比如我的适配的是cuda10.1）

(完事 结束)

五、服务器使用（常用命令）

六、参考链接

参考链接1：https://blog.csdn.net/luochao5862426/article/details/121257673
参考链接2：https://blog.csdn.net/cwtnice/article/details/118719461