Linux：普通用户安装Pytorch、Tensorflow【在Anaconda的基础上】

ゝ一世哀愁。 2023-09-29 14:29 7阅读 0赞

## 一、切换Anaconda为国内源（清华源） ##

查看anaconda配置镜像：`conda config --show channels`

(base) ninja@ailia-Super-Server:~/anaconda3/pkgs$ conda config --show channels
    channels:
      - defaults
    (base) ninja@ailia-Super-Server:~/anaconda3/pkgs$

添加清华源：

查看当前源：`conda config --show channels`

(base) ninja@ailia-Super-Server:~/anaconda3/pkgs$ conda config --show channels
    channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
      - defaults
    (base) ninja@ailia-Super-Server:~/anaconda3/pkgs$

相关命令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --set show_channel_urls yes
     
    conda config --show-sources 查看所有源
    conda install 包
    conda config --remove-key channels 删除全部源
     
    移除指定源：
    conda config --remove channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'
     
    查看anaconda下有多少环境：
     conda info --envs

清除Anaconda缓存后才能生效：

conda clean -i

## 二、安装Pytorch ##

### 1、利用Anaconda的conda命令创建新的虚拟环境 ###

创建一个名称为 pytorch的 Anaconda虚拟环境

conda create --name pytorch

或指定python版本

conda create -n pytorch python=3.9

查看已有的 Anaconda虚拟环境

conda env list

(base) ninjia@ailian-Super-Server:~$ conda env list
    # conda environments:
    #
    base                     /home/ninjia/anaconda3
    pytorch               *  /home/ninjia/anaconda3/envs/pytorch
    
    (base) ninjia@ailian-Super-Server:~$

### 2、激活（进入） Anaconda的某个虚拟环境 ###

conda activate pytorch

(base) ninjia@aitlian-Super-Server:~$ conda activate pytorch
    (pytorch) ninjia@aitlian-Super-Server:~$

### 3、进入PyTorch官网选择配置 ###

先查看自己Linux服务器上已经安装好的CUDA的版本，

(pytorch) ninjia@aitlian-Super-Server:~$ nvidia-smi
    Fri May 13 22:32:45 2022       
    +-----------------------------------------------------------------------------+
    | NVIDIA-SMI 455.23.05    Driver Version: 455.23.05    CUDA Version: 11.1     |
    |-------------------------------+----------------