Liunx-Ubuntu22.04.1系统下配置Anaconda+pycharm+pytorch-gpu环境配置
这里写自定义目录标题
- Liunx-Ubuntu22.04.1系统下配置Anaconda+pycharm+pytorch-gpu环境配置
- 一、Anaconda3配置
- 1.Anaconda安装
- 2.Anaconda更新
- 3.Anaconda删除
 
- 二、pycharm配置
- 1.pycharm安装
 
- 三、pytorch配置
 
Liunx-Ubuntu22.04.1系统下配置Anaconda+pycharm+pytorch-gpu环境配置
一、Anaconda3配置
1.Anaconda安装
1).去Anaconda3官网下载对应版本,这里以Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh为例。
 https://repo.anaconda.com/archive/
 
 2).下载完成后,使用“Ctrl-Alt-T”打开终端窗口,输入下述指令,安装Anaconda依赖;
sudo apt install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6
操作如图:
 
 3).用bash操作,安装Anaconda下载的文件(路径:根据自己电脑实际路径修改);输入:“ENTER”继续。
bash /home/dell/下载/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

4).要滚动浏览许可证,请使用“ENTER”键。审查完许可后,将要求您批准许可条款:

 5).键入“yes“接受许可,系统将提示您选择安装位置,默认位置对于大多数用户来说已经就可以。这里我们保持默认。按“ENTER”确认安装位置。
 
 6).安装可能需要一些时间,完成后,脚本将询问您是否要运行conda init。键入"yes"即可。

 7).出现"Thank you for installing Anaconda3"完成安装。

 8).将命令行工具conda添加到系统的PATH中。输入下述指令实现;
source ~/.bashrc

2.Anaconda更新
(本部分楼主未测试,粘贴供大家参考)
1).打开终端输入下述指令。
conda update --all
2).如果有更新可用,conda将显示一个列表,并提示您确认更新:输入”y“即可。
3.Anaconda删除
(本部分楼主未测试,粘贴供大家参考)
 1)如果要从Ubuntu系统上卸载Anaconda,请删除Anaconda安装目录以及在安装过程中创建的所有文件。输入下述指令实现
rm -rf ~/anaconda3 ~/.condarc ~/.conda ~/.continuum
2).打开~/.bashrc文件,然后从PATH环境变量中删除Anaconda相关语句;
二、pycharm配置
1.pycharm安装
1.去https://www.jetbrains.com/pycharm/download/?section=linux下载对应版本的linux软件。这里以"pycharm-community-2024.3.tar.gz"为例。
 
 2.将pycharm文件进行解压,在bin文件中打开"终端",输入"ls",显示目录下所有文件,查看是否有pycham.sh可执行文件。

3.执行pycham.sh文件即可打开软件。
三、pytorch配置
1.首先确认自己电脑是否有GPU,在终端下,输入下述代码查看
nvidia-smi

 2.用conda 指令创建环境,可指定python版本;以MED_1环境为例。
conda create -n XXXX(环境名)python=3.10

3.输入y继续进程;

4.安装完成后,激活环境测试,如图测试成功。
conda activate MED_1

 5.在激活环境下,安装对应pytorch-gpu版本,去官网https://pytorch.org/get-started/previous-versions/查找所需版本即可。所有指令都能从官网直接查询。这里以pytroch2.1.0版本为例。输入下述指令;
conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

6.如图pytorch-gpu安装完成。
 
 7.在激活环境下,输入”python“进行python命令界面,输入下述指令测试。如图,测试成功。
import torch
torch.cuda.is_available()

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