使用Anaconda虚拟环境管理深度学习框架，避免框架版本冲突

使用Anaconda虚拟环境管理深度学习框架，避免框架版本冲突

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/sichuan3u8633/article/details/140673805

在以往使用Anaconda运行PyTorch或者TensorFlow时总会遇到这样那样的问题，以下是试过最有用的方法，可供大家参考学习，详细步骤如下：

1. 启动Anaconda Prompt

2. 创建虚拟环境

conda create --name 环境名称 python=对应的python版本
conda create --name torch python=3.9

其中torch是要创建的虚拟环境名称，python=3.9是已安装的Python版本，可以根据自己的需要更改。例如，如果Python版本是3.9.11，则可更改为python=3.9。

回车之后即可安装环境。安装完成后的界面如下所示：

到此虚拟环境创建完毕。

2.1 如何查看Python版本

那么有小伙伴可能会问怎么查看自己的Python版本，此时此刻我知道屏幕前的小伙伴可能会很慌，我知道你很慌，但是你先不要慌，哈哈哈，废话不多说，我们可以通过Win+R打开终端输入：

python -V

来查看，如下图所示：我的Python版本是3.9.11。

当安装出现如下界面时输入y继续安装。

3. 激活环境进行后续操作（此步骤很重要，之后的每一步都要在激活刚刚新建环境的条件下进行！！！）

在第2步中torch环境已经创建，输入命令conda env list查看已安装的环境：

conda env list

激活torch环境，命令如下：

conda activate torch

激活后的状态如下所示：（）里显示的是环境名称。

4. 安装PyTorch

进入PyTorch官网：PyTorch

根据自己的电脑配置选择对应的安装指令，在这里我选择CPU安装

输入命令：

pip3 install torch torchvision torchaudio

安装，接下来等待漫长的安装过程。

如果安装速度慢可以使用下面的命令：

pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

使用此命令后可以明显看到安装速度加快了。

安装完成后输入pip list就能找到PyTorch及对应的版本如下图所示。

5. 安装Jupyter插件

pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python -m ipykernel install --user --name torch --display-name pytorch

6. 环境选择

在第5步安装完插件后即可进入Anaconda选择刚刚安装的环境，选择步骤如下图所示：

到此Anaconda虚拟环境以及PyTorch框架的安装结束，欢迎大家在评论区留下你们更好的处理和安装方法。