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Liunx-Ubuntu22.04.1系统下配置Anaconda+pycharm+pytorch-gpu环境配置

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  • 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/
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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:
在这里插入图片描述
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

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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:

在这里插入图片描述
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。
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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。

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

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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

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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。
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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。

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述
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

在这里插入图片描述

3.输入y继续进程;

在这里插入图片描述

4.安装完成后,激活环境测试,如图测试成功。

conda activate MED_1

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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

在这里插入图片描述

6.如图pytorch-gpu安装完成。
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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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