anaconda 安装 使用 pytorch onnx onnxruntime

 

一：安装

如果不是 x86_64，需要去镜像看对应的版本

 安装 Anaconda

输入命令

bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

然后输入 yes 表示同意

确认安装的路径，一般直接回车安装在默认的 /home/你的名字/anaconda3

很快就安装完毕。输入 yes 来确认使用 conda init 来启动

3. 启动环境变量

如果现在输入 conda，会显示找不到命令

需要启动已经修改环境变量，输入以下命令（以后都不用再 source 了，因为启动 Ubuntu 会自动 source）

source ~/.bashrc

这时候会发现出现了 (base)

如果你查看 ~/.bashrc，可以看到已经添加了 conda 的路径

 

二：

4. 升级 conda

如果当前安装后，不是最新版本，可以通过以下命令升级

conda update -n base -c defaults conda

 

5. 创建虚拟环境

输入以下命令创建名为 py39 的虚拟环境，python 版本为 3.9

conda create -n py39 python=3.9

输入 y 并回车后，开始下载并创建

6. 进入虚拟环境

输入以下命令进入我们创建的虚拟环境 py39

source activate py39 

#创建虚拟环境
conda create -n your_env_name python=X.X（3.6、3.7等）
 
#激活虚拟环境
source activate your_env_name(虚拟环境名称)
 
#退出虚拟环境
source deactivate your_env_name(虚拟环境名称)
 
#删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
 
#查看安装了哪些包
conda list
 
#安装包
conda install package_name(包名)
conda install scrapy==1.3 # 安装指定版本的包
conda install -n 环境名 包名 # 在conda指定的某个环境中安装包
 
#查看当前存在哪些虚拟环境
conda env list 
#或 
conda info -e
#或
conda info --envs
 
#检查更新当前conda
conda update conda
 
#更新anaconda
conda update anaconda
 
#更新所有库
conda update --all
 
#更新python
conda update python

 二：安装onnx pytorch onnxruntime

依赖包（如果有可以先不安装）

sudo apt-get -y update; 
sudo apt-get -y install autoconf bc build-essential g++-8 gcc-8 clang-8 lld-8 gettext-base gfortran-8 iputils-ping libbz2-dev libc++-dev libcgal-dev libffi-dev libfreetype6-dev libhdf5-dev libjpeg-dev liblzma-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libpng-dev libreadline-dev libssl-dev libsqlite3-dev libxml2-dev libxslt-dev locales moreutils openssl python-openssl rsync scons python3-pip libopenblas-dev

GitHub - onnx/onnx: Open standard for machine learning interoperabilityOpen standard for machine learning interoperability - GitHub - onnx/onnx: Open standard for machine learning interoperabilityhttps://github.com/onnx/onnx#linux-and-macos

安装onnx

conda install -c conda-forge onnx

安装onnxruntime

pip install onnxruntime

安装pytorch

 conda install pytorch torchvision -c pytorch