1. 用conda创建虚拟环境,环境的名字叫base。
conda create -n base python=3.6
2. 进入刚刚创建的虚拟环境,base。
source activate base
如图所示,已经进入了虚拟环境。
(base) gp@gp-System-Product-Name:~$
3. 查函cuda版本,方便安装对应的深度学习框架Pytorch。
(base) gp@gp-System-Product-Name:~$ cat /usr/local/cuda/version.txt
CUDA Version 9.0.176
显示我的cuda版本是9.0, 所以安装cuda是9.0对应的版本。
4. 进入pytorch官网,查看安装pytorch的命令。
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch
开始一顿安装,小伙伴请耐心等待,。。。
Proceed ([y]/n)? y
Downloading and Extracting Packages
python 3.6.10############################################################################### | 100%
mkl 2020.0################################################################################# | 100%
ninja 1.8.2################################################################################ | 100%
certifi 2020.4.5.1######################################################################### | 100%
libtiff 4.0.9############################################################################## | 100%
pytorch 1.1.0############################################################################## | 100%
libopenblas 0.3.9########################################################################## | 100%
numpy 1.18.1############################################################################### | 100%
cffi 1.14.0################################################################################ | 100%
libffi 3.2.1############################################################################### | 100%
setuptools 46.1.3########################################################################## | 100%
libblas 3.8.0############################################################################## | 100%
libcblas 3.8.0############################################################################# | 100%
llvm-openmp 10.0.0######################################################################### | 100%
torchvision 0.3.0########################################################################## | 100%
pillow 6.1.0############################################################################### | 100%
python_abi 3.7############################################################################# | 100%
sqlite 3.28.0############################################################################## | 100%
liblapack 3.8.0############################################################################ | 100%
ncurses 6.1################################################################################ | 100%
readline 7.0############################################################################### | 100%
_openmp_mutex 4.5########################################################################## | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
5. 安装计算机视觉必要的包。
opencv 是处理图像的包,tensorboardX可实现训练可视化。
pip install opencv-python
pip install tensorboardX
pip install tensorflow
6. 检查是否安装成功。
python 进入python环境下。
Python 3.6.10 | packaged by conda-forge | (default, Apr 6 2020, 14:52:36)
[GCC 7.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> import cv2
>>> import tensorboardX
>>> import tensorflow
如果能把对应的包import进来,说明你的环境配置成果了,开始训练模型吧。
如果需要安装其他的包,用命令: conda install 包名