深度学习环境搭建常用网址、conda/pip命令行整理（pytorch、paddlepaddle等环境搭建）

目录

• 1. Anaconda软件安装
  • 1.1 Anaconda
  • 1.2 Miniconda
• 2. Anaconda创建虚拟环境
  • 2.1 创建新的虚拟环境
  • 2.2 启动/关闭环境
  • 2.3 删除环境
  • 2.4 快速创建（复制其他环境）
  • 2.5 环境重命名
  • 2.6 将虚拟环境设置为本机当前python环境
• 3. 查看和修改conda环境配置
  • 3.1 查看虚拟环境
  • 3.2 查看conda的config信息
  • 3.3 查看conda的channels信息
  • 3.4 移除某个channels
  • 3.5 添加可用的清华源
• 4. 查看电脑硬件信息
  • 4.1 cuda版本
  • 4.2 cudnn版本
  • 4.3 cuda和显卡驱动版本对应关系
• 5. cuda和cudnn安装
• 6. PyTorch环境搭建
  • 6.1 国内镜像源使用
  • 6.2 PyTorch安装
  • 6.3 测试torch环境
• 7. PaddlePaddle环境搭建
  • 7.1 CPU版PaddlePaddle
  • 7.2 GPU版PaddlePaddle
  • 7.3 测试PaddlePaddle环境

 

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前言：最近研究深度学习，安装了好多环境，记录一下，方便后续查阅。

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1. Anaconda软件安装

1.1 Anaconda

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux、Mac、Windows，包含了众多流行的科学计算、数据分析的Python包。请自行到官网下载安装，下载速度太慢的话可移步清华源。

官网：https://repo.anaconda.com/archive/

清华源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

1.2 Miniconda

Miniconda是一个Anaconda的轻量级替代，默认只包含了python和conda，但是可以通过pip和conda来安装所需要的包。

官网：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

清华源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

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2. Anaconda创建虚拟环境

2.1 创建新的虚拟环境

（1）一步完成搭建。需要注意的是要更换python版本，只能用conda命令

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1	conda create –n name python=3.8.10 anaconda

后边加anaconda命令选项（可选），在建立虚拟环境的同时，也会安装Jupyter Notebook、Numpy、Scipy、Matplotlib、Panda等python软件包。

（2）分步搭建

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# 该命令会创建一个空的conda虚拟环境，此时该环境中没有任何依赖包，只有conda命令可用 conda create –n name # 安装python环境，可以指定python版本，不带版本号则会默认安装最新版本 conda install python==3.6.2

2.2 启动/关闭环境

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1 2	conda activate name  # 启动虚拟环境 conda deactivate     # 关闭当前环境，退回到base

注意：早期版本的anaconda，前边不需要加conda，直接activate name/deactivate即可。

2.3 删除环境

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1	conda remove -n name -all

2.4 快速创建（复制其他环境）

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1	conda create -n name3 --clone name

2.5 环境重命名

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1 2	conda create -n name2 -clone name  # 先copy当前环境 conda remove -n name -all  # 再删除

2.6 将虚拟环境设置为本机当前python环境

安装完anaconda，默认本机python环境为base环境，可以通过修改环境变量PATH下边的路径，完成本机python环境的切换。

 

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3. 查看和修改conda环境配置

3.1 查看虚拟环境

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1	conda info -e（或conda info --envs或conda env list）

3.2 查看conda的config信息

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1	conda config --show

3.3 查看conda的channels信息

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1	conda config --show channels

3.4 移除某个channels

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1	conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/（这是清华维护的conda三方源之一的conda-forge的镜像，目前不一定能用）

3.5 添加可用的清华源

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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes（安装时显示channel的url）

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4. 查看电脑硬件信息

4.1 cuda版本

（1）进入NVIDIA控制面板查看

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1	nvidia-smi

若报未找到命令，cmd进入目录C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI再输入命令nvidia-smi，或者添加该目录到环境变量。

（2）命令行查看cuda版本

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1	nvcc --version  # 或者nvcc -V

（3）python中查看cuda信息

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import torch # 查看cuda版本 torch.version.cuda  # 返回cuda版本号，比如11.1 # 查看cuda是否可用 torch.cuda.is_available() # 查看可用cuda设备数 torch.cuda.device_count()

4.2 cudnn版本

进入cuda安装目录打开cudnn_version.h查看（低版本没有cudnn_version.h，可在cudnn.h查看）

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include\cudnn_version.h

也可以打开python，输入如下指令查看

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1 2	import torch torch.backends.cudnn.version()  # 返回cudnn版本号，比如8005

4.3 cuda和显卡驱动版本对应关系

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5. cuda和cudnn安装

cuda下载网址：https://developer.nvidia.cn/cuda-toolkit-archive

cudnn下载网址：https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archive

官网下载速度都很快，比较烦的是cudnn下载需要注册NVIDIA会员。建议花点时间注册一个，调参侠必备。

cuda安装这里不再赘述，一路默认安装到底即可。完成cuda安装后需要将cudnn中的bin、include和lib三个文件夹拷贝至cuda根目录下。另外记得添加环境变量，一般安装的时候都会默认添加。

一台设备可以同时安装任意多个cuda版本，可以通过修改环境变量来设置当前使用的cuda版本。环境变量中有三处与cuda有关的设置：

设置本机当前使用的cuda版本，只需要将PATH路径中对应版本的bin文件目录置前。和CUDA_PATH、NVCUDASAMPLES_ROOT路径无关。

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6. PyTorch环境搭建

6.1 国内镜像源使用

（1）常见国内源镜像

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# 清华源 pip install pkgname -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 豆瓣源 pip install pkgname -i https://pypi.douban.com/simple # 阿里源 pip install pkgname -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple # 百度源 pip install pkgname -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple # 中科大源 pip install pkgname -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

（2）临时使用源镜像下载

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# pip pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pkgname pip install pkgname -i http://pypi.douban.com/simple/   # conda conda install -c https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pkgname conda install pkgname -c http://pypi.douban.com/simple/

6.2 PyTorch安装

官网下载地址：Start Locally | PyTorch、Previous PyTorch Versions | PyTorch

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conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch （-c pytorch表示从官网下载） pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 –f http://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --trusted-host download.pytorch.org（速度快）

使用官方网址提供的命令可快速完成torch安装配置，但是官网只提供一些固定版本的torch和cuda组合。可以根据自己的硬件配置，在官方下载网址或其他网站先行下载torch、torchvison等安装包，然后将安装包copy到指定路径下，再用conda/pip命令安装。大多数安装包都是以wheel格式保存的whl文件（Wheel是Python发行版的标准内置包格式），可直接用pip安装。

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1	pip install cu101/torch-1.7.0%2Bcu101-cp38-cp38-win_amd64.whl

6.3 测试torch环境

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import torch as t t.__version__  # 成功则返回1.11.0+cu113  t.cuda.is_available()   # 成功则返回True # 退出python编译环境： exit()  # 或quit()

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7. PaddlePaddle环境搭建

7.1 CPU版PaddlePaddle

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1	conda install paddlepaddle==2.3.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

7.2 GPU版PaddlePaddle

本人测试下来conda下载速度贼慢，pip很快，两种方式都可尝试下，怎么快怎么来。

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1 2	conda install paddlepaddle-gpu==2.3.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

7.3 测试PaddlePaddle环境

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1 2	import paddle paddle.utils.run_check()

电脑本地还没有安装cuda和cudnn，但也显示GPU版本PaddlePaddle已可用，有点奇怪，后边再训练个网络模型测试一下。