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  • 虚拟环境:包含一系列功能的安装包 ...1、创建虚拟环境 打开Anaconda Prompt 输入命令行: conda create -n pytorch python=3.6 注意:如果是在Linux中需要先添加conda环境: vim ~/.bashrc...

    虚拟环境:包含一系列功能的安装包

    Linux安装虚拟环境:

    1. 下载anaconda的Linux版本 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86.sh

    wget https://blog.csdn.net/weixin_38664232/article/details/93504321

    2. 创建虚拟环境

    conda create -n pytorch python=3.6

    3. 查看创建的虚拟环境

    conda env list
    
    或者
    source env list

    4. 切换虚拟环境

    conda activate pytorch

    5. 虚拟环境安装软件

    pip install xxxx

     

    Windows安装虚拟环境:

    由于在anaconda默认环境下使用pip install pytorch总是报安装错误,所以考虑新建一个pytorch的虚拟环境。

    1、创建虚拟环境

    打开Anaconda Prompt
    输入命令行:
    conda create -n pytorch python=3.6

     

    创建结果如图所示:

    注意:创建完虚拟环境以及安装完成之后一定要在pycharm中切换虚拟环境,虚拟环境都在anaconda3/envs/目录下显示。

    找到pytorch下单python.exe即可

    如图:

     

    2、添加清华镜像(快速下载虚拟环境所需的安装包)

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

    3、激活虚拟环境

    activate pytorch(conda activate pytorch)
    
    #取消激活--conda deactivate(conda deactivate pytorch)

    4、配置CPU/GPU资源

    # for CPU only packages
    conda install -c peterjc123 pytorch
    
    # for Windows 10 and Windows Server 2016, CUDA 8
    conda install -c peterjc123 pytorch cuda80
    
    # for Windows 10 and Windows Server 2016, CUDA 9
    conda install -c peterjc123 pytorch cuda90
    
    # for Windows 7/8/8.1 and Windows Server 2008/2012, CUDA 8
    conda install -c peterjc123 pytorch_legacy cuda80
    

    5、torchvision的安装

    本地安装-->
    下载安装包-->https://pypi.python.org/pypi/torchvision/0.1.8
    输入命令行:pip install 安装包名字.whl
    

    6、测试

    7、测试cuda和cuDNN

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    展开全文
  • 标题进入后创建虚拟环境PyTorch: conda create -n PyTorch python=3 完成后会出现一个名为PyTorch虚拟环境,如图 创建成功代码界面如图 安装pytorch 进入虚拟环境PyTorch conda activate PyTor...

    下载安装pytorch全过程

    进入你的环境所在文件夹,我的是这样:
    cd /mnt/aly/anaconda3/envs/

    标题进入后创建虚拟环境PyTorch:

    conda create -n PyTorch python=3
    

    完成后会出现一个名为PyTorch的虚拟环境,如图
    在这里插入图片描述
    创建成功代码界面如图
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    安装pytorch

    进入虚拟环境PyTorch

    conda activate PyTorch
    

    安装pytorch

    conda install pytorch torchvision -c pytorch
    

    也可以指定pytorch版本(这里是0.3.0)

    conda install pytorch==0.3.0 torchvision -c pytorch
    

    安装过程显示如图
    在这里插入图片描述
    出现这种问题都点Y

    Proceed ([y]/n)? y
    
    

    在这里插入图片描述

    安装成功后检查是否成功

    import torch
    import torchvision
    
    

    没有报错代表成功
    然后ctrl+C退出当前命令

    展开全文
  • Linux conda创建虚拟环境安装pytorch linux小白怎么创建conda env来运行项目呢? Let’s see…… 1.查看现有的conda env虚拟环境 conda env list 如有需要的虚拟环境,贼可用activate+虚拟环境名字激活,进入该...

    Linux conda创建虚拟环境安装pytorch

    linux小白怎么创建conda env来运行项目呢?
    Let’s see……

    1.查看现有的conda env虚拟环境

    conda env list
    

    env list
    如有需要的虚拟环境,贼可用activate+虚拟环境名字激活,进入该虚拟环境,如:

    conda activate pytorch36
    

    退出该虚拟环境使用deactivate:

    conda deactivate
    

    2.新建虚拟环境env
    原有环境中如果没有适合的虚拟环境,则可自行创建新的虚拟环境
    命令如下:

    conda create -n [虚拟环境名字] [指定python版本]
    

    例如:

    conda create -n pytorch160 python=3.7
    

    env1
    创建成功后,进入虚拟环境

    conda activate pytorch160
    

    在虚拟环境中安装pytorch1.6

    3.安装pytorch
    到pytorch官网找到安装命令

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

    link
    在其他版本中,找到我需要的pytorch1.6版本
    160
    复制对应的cuda版本的pytorch安装命令
    在虚拟环境中执行

    conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
    

    anzhuang
    安装完成
    done
    引入torch

    python
    import torch
    

    退出python

    Ctrl d
    

    这下pytorch就安装好啦
    可以安装其他需要的包,运行项目啦

    4.运行项目
    以清华大学事件提取的Maven-dataset中的DMCNN为例

    根据README中的提示,下载数据集放到相应的文件目录下
    安装需要的其他包
    readme

    conda install -c conda-forge seqeval==1.2.2
    conda install -c conda-forge tqdm==4.44.0
    

    tqdm也可以到这里下载
    在这里插入图片描述

    cuda是事先安装好的,可查看

    nvidia -smi
    

    smi
    查看已安装的python包

    pip list
    

    在这里插入图片描述
    所需环境均有了
    可以运行项目了
    进入项目所在路径,执行运行命令

    python main.py --config [path of config files] --gpu [gpu, optional]
    

    如:

    cd /root/Lori/MAVEN-dataset-main/baselines/DMCNN_BiLSTM_\(CRF\)
    python main.py --config config/dmcnn.config --gpu 0
    

    运行过程

    运行结果

    Valid Metric: {'micro_precision': '0.6064', 'micro_recall': '0.6668', 'micro_f1': '0.6351', 'macro_f1': '0.5554'}
    

    赶快去试试吧!!!
    下期见!

    展开全文
  • Linux系统中创建虚拟环境,安装pytorch虚拟环境查看虚拟环境创建虚拟环境激活虚拟环境删除虚拟环境使用清华镜像源安装pytorch配置清华镜像源安装pytorch测试pytorch是否安装成功 虚拟环境 查看虚拟环境 conda env ...

    虚拟环境

    查看虚拟环境

    conda env list

    创建虚拟环境

    conda create -n testTwo python=3.7
    conda create --name (此处替换为您创建的项目名) (此处对应您所需python版本)

    激活虚拟环境

    conda activate testTwo

    删除虚拟环境

    conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all

    使用清华镜像源安装pytorch

    配置清华镜像源

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
    
    # 设置搜索时显示通道地址
    conda config --set show_channel_urls yes
    
    

    安装pytorch

    使用清华镜像源进行Pytorch的安装时,官方给出的安装命令就失效了

    官方给出的安装命令是:

    conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
    

    如果使用清华镜像源安装Pytorch时,需要输入以下命令:

    //cudatoolkit后的版本可以自己指定
    conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1
    

    测试pytorch是否安装成功

    (1)在命令行左边为 pytorch 环境中,输入 python

    (2)之后,输入 import torch,如果没有报错,意味着 PyTorch 已经顺利安装了

    (3)接下来,输入 torch.cuda.is_available,如果是 True,意味着你可以使用 GPU,如果是 False,意味着只能使用CPU。

    (testTwo) xiangjie.lv@gpu-server7:~$ python
    Python 3.7.10 (default, Feb 26 2021, 18:47:35) 
    [GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> import torch
    >>> torch.cuda.is_available()
    True
    >>> 
    
    

    pip安装使用国内镜像源

    默认情况下 pip 使用的是国外的镜像,在下载的时候速度非常慢,我们可以通过使用国内镜像源来提高下载速度,例如使用国内清华大学的源,地址如下:

    https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    直接使用国内镜像源,可以在 pip 命令中使用 -i 参数来指定镜像地址,如通过以下命令使用清华镜像源安装 numpy 包。

    pip3 install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    可以在末尾处指明安装的版本,以免发生版本冲突

    (testTwo) xiangjie.lv@gpu-server7:~$ pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy==1.15.1

    展开全文
  • pytorch虚拟环境创建

    2021-05-14 10:35:26
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