使用Anaconda3创建pytorch虚拟环境

一、Conda配置Pytorch环境

1.conda安装Pytorch环境 

打开Anaconda Prompt，输入命令行： 

conda create -n pytorch python=3.6

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输入y，再回车。

稍等，便完成了Pytorch的环境安装。我们可以利用以下命令激活pytorch环境。

conda activate pytorch

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当前面出现(pytorch)前缀时，代表已经进入pytorch环境。

可以通过以下命令来查看已建的环境

conda env list

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        其中base为Anaconda的默认环境，mypytorch是之前搭建的环境，my2pytorch就是现在搭建出来的pytorch环境。

我们可以在激活的pytorch环境下用以下命令查看一下新创建的环境中包含哪些包。

conda list

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可以看到新建的环境中的包并不包含pytorch的相关包，需要我们手动安装。

2.conda安装pytorch包

        利用nvidia-smi命令查找的本机CUDA版本，可以对应在PyTorch这里查找安装对应型号的pytorch包的命令。若电脑没有独立显卡，则该命令输入无效。

nvidia-smi

说明：后面有些命令行操作需管理员身份，所以建议从开始就以管理员身份运行命令行窗口 。

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         这里主要说明安装GPU版的pytorch包。因为pytorch包需要与CUDA版本相匹配，所以需要根据自己的CUDA版本选择对应版本的pytorch包进行安装。https://pytorch.org/

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        要在激活的pytorch环境下，复制方框中的命令开始下载安装包（注意：必须要在pytorch环境中输入！！！否则会装到Anaconda的默认base环境中！！！）。

        其中-c pytorch中的c表示channel，即下载渠道，是国外的渠道，所以很有可能会出现安装非常缓慢的情况。那么我们就可以选择国内的镜像源来下载（我未使用）。可以通过以下命令查看下载渠道和环境安装路径等信息。

conda info

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用上述命令安装pytorch包，在激活的pytorch环境下输入下载命令：

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

注意：必须要在pytorch环境中输入！！！否则会装到Anaconda的默认base环境中！！！ 

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下载完成后，可以在pytorch环境下，同上述输入conda list命令查看安装好包后的所有包的列表。

conda list

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3.测试

        测试pytorch环境下的pytorch包的安装情况，可以先进入pytorch环境，并在环境下输入python命令进入python界面，再依次输入如下指令：

python

import torch
torch.cuda.is_available()

若均不报错，且最后输出为True，则表示GPU版的pytorch包安装成功，pytorch环境搭建完成。

二、配置环境常用命令

 以环境名为pytorch，对应python3.6为例，以下在命令行中的conda指令归纳如下：

 1.创建环境：

conda create -n pytorch python=3.6
conda create --name pytorch python=3.6

2. 删除环境：

conda remove -n pytorch --all

 3.激活环境：（对于base环境，可直接简写为activate）

activate pytorch

 4.退出环境：

deactivate

5.下载 / 卸载包：

conda install package_name
conda remove package_name

 6.查询环境中的所有包：

conda list

 7.查询已搭建的环境：

conda env list

 8.查询环境中的相关路径和下载渠道等信息：

conda info

 9.打开python解释器：

python

三、PyTorch快速入门教程

PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】