目录
1、简介
2. Anconda装置
3. 建设自给自足的生态系统
4、安装依赖的库
5. Pytowrch装置
6. Pycharm conda环境
安装工作将在此完成,希望遇到任何问题时会帮助您。
1、简介
安装Anaconda是为了控制环境。例如,Conda可用于创造许多Python开发环境。例如,康达建造了你一连串别墅每个别墅都有自己的家具康达开发了这座豪宅的氛围家具是各种不同的图书馆模型的集合。和许多 Python 版本。
我最近一直在尝试 建造一个再网矿。用到了mmcv，对不起,但我不知道 这是否是一个好主意。Conda可能被用来建造Python 3.7环境。在此情况下安装 mmcv 所需的库 。与此同时,我的CV课需要Python3.9环境。里面装有火炉我要创造新的气氛在此环境中安装 Python 3 。 我不知道我能否完成它 。这和安装Pytorch一样。两个环境互相独立，这很方便我们开发。
2. Anconda装置
(在下文中,我表示必须输入的指示,例如命令1) 共达xx
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安装程序不需要重复, 但您可以选择您自己的位置, 不经检查即可一直到网络上。 安装后, 您的 WIN 菜单中应该有这些, 并单击 Anaconda Express 。 如右图所示的 Open :
3. 建设自给自足的生态系统
如前所述,康达可以帮助我们管理环境,其中包括建立一个新的环境,删除它,改变它,建立依赖性,等等,我们必须首先在其中建立一个环境。
(1) 第一步是将源添加到 conda 中, 因为默认源的下载有点迟缓, 我们将在此添加清华- Yuan 。
指令①：
(二) 在步骤二中,我们使用以下步骤构建新的环境。 (本节侧重于两个要素;csdn是这个环境的我的名字,这个环境可能会被改变,而python=3.)7 是这种环境的Python版本,它会根据情况变化)
指令②
conda create -n csdn python=3.7
在决定(y/N)解除机动后,立即返回汽车就足够了。
(3) 确定我们刚刚建造的环境是否成功:
指令③：
conda env list
可以看到，csdn环境已经建成。这里要做说明的是，默认环境是起始基数。我们有能力在这里建立新的环境。在您的 Anaconda 安装目录中, 新的环境文件夹将作为 envs 文件夹生成 。由于需要部署这种环境,我们将能够找到解决问题的办法。它也将安装在这个 envs/csdn 子目录( 不管你喜不喜欢) 中 。
(4) 进入一个新的环境,使 csdn 能够替换为您创建环境的名称。
指令④：
conda activate csdn
(5) 当我们分配 Python = 3. 7, 在这个环境中有三种版本的 Python 。 7 和 Conda 将为我们安装一些基本图书馆 。
指令⑤：
conda list
你可以看到我们的Python 3,7,6版本。和一些依赖 基础的基础,比方说它和皮普相似然而,我们要求更多。下一节介绍安装此环境所需的图书馆。（这里补充，在这个环境下，Pip也可以使用。有时速度会更快。设置 Python 程序. txt、 txt、 txt、 txt、 txt、 txt、 txt、 txt、 txt、 txt、 txt、 txt、 txt、 txt、 txt、 txt、 txx比康达难受多了Pip 安装的依附性将安装在 envs/csdn 中)
4、安装依赖的库
(以下所有活动必须在特定环境中进行,而不是在基地或任何其他环境中进行;如上文所述,进入特定环境,只需激活即可。 )
我们都可以依靠Pip和Conda从这种环境中下载资料,它们安装了标准的图书馆编号指示,并选择了一种(装有 y/N 或经确认的返回车)。
指令⑥：
Conda 安装编号= 1. 1 二十一.6 (版本号是可选的)
conda list
相反,pip安装编号y
pip list)
如图所示,一旦安装下载了Numpy, 我们就可以在这个图书馆成功下载的列表中看到它, 表明 Numpy 匹配文件也将安装在 envs/csdn 之下 。
5. Pytowrch装置
Pytoch是一个机器学习图书馆 我相信你会发现有用
需要采取三个步骤:一个是确定自己的CUDA版本,另一个是获得必要的指示,第三个是安装和确认。
(1) 确定自己的阴极(假设与韦达有可见卡)版本,然后进入11号门查看我的阴极。
指令⑦：
nvidia-smi
(2) PyTorrch移动到Pytorch网络底部,寻找火炬和库达托基特的相关版本。
我突出了三个区域。第一是一份备选清单。版本( 稳定)、 您的计算机操作系统、 安装指令 (conda 或 pip) 和 库达 版本 从上到下都显示 。如果你失踪了 Cuda,直接选择CPU。如果你没有CUDA版本的话选择第三部分。如果有对应版本，只是重复中间圆的指令。正如你所见,我不需要CUDA 11, 所以我们会回到前版本。
图形上的三个圆圈代表了 Pytorch 版本、 conda 或 pip 和操作系统 。我们向下翻，我找到了必要的火炬 = 1. 我不确定我能做到这一点。Windows, Conda 安装, cuda11. # 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1将命令粘贴在地图上注意，在此命令的适当版本根据您的要求做出选择 。另外，我要和康达一起下载您也可以使用 Pip 命令下载它 。就在这张地图下面其实pip快一点。
直接执行重复的指示(y/N直接返回):
第8号指令:(视情况而定)
记住这一点很重要, 你可以在这里遇到两类问题, 其中之一是:
这意味着您现有的下载源失败了, 我们在此添加了清华, 如果您无法在此完成, 您可以在互联网上完成 。
二是，下载过程中，可能会发生，有些人依靠平均下载。进度条不动了，对于互联网来说,这通常是一个可怕的时期。应取代一个出色的网络。取而代之的是使用Pip命令来获得它。如果下载进度计没有达到100%, 将下载以下要求 。不要担心，当执行这一命令时,我们必须能够找到摆脱这一地位的办法。重复一遍这个过程。Conda将协助您安装尚未获得的附属关系。将不再安装下载的文件 。
此外,如果进度栏被冻结,您可以点击它,按几辆回车,看看他是否移动。如果他不移动,您可以关闭页面,重新打开提示以激活环境并执行指令。
安装结束后，Conda 列表可用于查看已安装的依附关系 。我的土豆 土豆 和排泄物都安装好了其余部分所需经费是自行部署的。目前安装的Cudatoolkit是一个石膏。它只能履行一部分职能。在韦达的官方网络上,必须安装完整版本的cudatoolkit和cudnn。该方案也可在网上查阅:
（3）验证
指令⑨:
python
import torch
如果未遇到错误, Tonch 安装成功 。
6. Pycharm conda环境
我们可以通过利用孔达建立环境,为新项目或当前项目营造一个环境,从而在平原中营造一个环境。
（1）创建新项目并配置刚才创建的环境，步骤图下，依次点击文件->新建项目
在图中,我画了三个圆圈第一个是该项目产生的路径。第二和第三种选择是Python口译员。前者是建立新的环境。在现实中,它可以与建造一个 conda 环境相提并论。但在这种情况下,我们和后者一起走。我们为自己创造了一个美妙的氛围然后,检查"预配置翻译。"然后,在下图中,点击这三个点。
这是唯一会发生在你身上的事你刚刚建造的新环境 可以在翻译的下拉菜单中找到相反,您可以使用任何类型的建筑环境。如果下拉菜单没有，您可以点击它们进入后方的三个点。在安娜孔达, 导航到您自己的安装地点。Python 在 envscsdn( csdn 是您的环境名称) 文件夹中可以 。默认情况下, Conda 可以运行文件 。
返回到上一个接口, 提醒您, 翻译已被 Python 版本所取代, 当 csdn 环境在 Conda 中创建时, 该版本已安装 。 点击可使其生效 。
(2) 准备现有工程的环境
首先打开你已有项目所在的文件夹，并依次点击 文件->设置
找到项目-> Python解释器 菜单，最右边箭头的位置就是选择解释器的位置
您可以在下调菜单中查看最近配置的环境, 或者单击所有环境, 查看所有环境, 并选择您制造的环境 。
您可以在此看到部分依赖您自己安装的功能。 要确认, 请点击这里 。
安装工作将在此完成,希望遇到任何问题时会帮助您。
