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深度学习环境配置指令大全

news 来源：原创 2025/8/18 18:20:16

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环境配置

官网/博客合集

清华镜像站

anaconda官网

pytorch官网

pytorch历史库

官网pytorch与cuda对应版本下载

博客torch与torchvision与python对应关系

python与pytorch对应关系

环境相关

创建环境

conda create --n unet python=3.9

激活环境

conda activate  unet

退出环境

conda deactivate

删除环境

conda remove -n unet --all

检查环境冲突

pip check

安装相关

安装requirements

pip install -r requirements.txt

安装时显示进度条

pip install -r requirements.txt --progress-bar on

conda安装

指定版本加=

conda install torch=2.1.0

conda卸载

conda remove torch

pip安装

指定版本加==

pip install torch==2.1.1

如何下载老版本？pip 后面加上这一段

-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

想换清华源

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

pip卸载

pip uninstall torch

镜像源相关

pip源

pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple

conda源

conda config --remove-key channels
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

清除源

->恢复默认

conda config --remove-key channels

系统或conda相关

更新conda环境

conda update -all

清除缓存

conda clean --all

pip导出

导出环境为txt

pip freeze > requirements.txt

pip导入

用txt导入环境依赖

pip install -r requirements.txt

conda导出

导出为yml

conda envname export >  requirements.yml

conda导入

用yml文件导入环境依赖

conda envname create -f requirements.yml

检查与查看相关

查看指定包

conda search name

查看现有包

conda list

查看显卡环境

nvidia-smi

查看cuda版本

nvcc -V

torch是否可用

python
import torch
#查看cuda是否可用
print(torch.__version__)
#当前torch版本
print(torch.cuda.is_available())
#查看cuda设备的数量
print(torch.cuda.device_count())
#查看当前使用的cuda编号
print(torch.cuda.current_device())
#查看GPU设备名字
print(torch.cuda.get_device_name())
#查看设备容量
print(torch.cuda.get_device_capability(0))
#查看算力

cuda是否可用

nvcc -V
python
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.device_count())
print(torch.version.cuda)

TensorFlow是否可用

先python进入编辑页面

python
import tensorflow as tf
print("TensorFlow Version:", tf.__version__)
print("Available devices: ", tf.config.experimental.list_physical_devices())
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

快速安装指令

创建环境 python3.9 cu118

conda create -n new python=3.9conda activate newconda update --allpip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118conda install tensorflow-gpu=2.6conda install cudatoolkit=11.3conda install cudnn=8.2pip install numpy==1.23.4

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