0. アナコンダの紹介
Anaconda は、Python、Conda、科学技術コンピューティング ライブラリなど、180 を超える科学パッケージとその依存関係を含むオープン ソースの Python ディストリビューションです。そのため、Anacondaをインストールした後、CUDAやPythonなどを別途インストールする必要はありません。
CUDAはディープラーニングを行う際にGPUを使う必要があり、CUDAはGPUを呼び出すツールです。CUDA を使用できるのは NVidia グラフィックス カードのみです。既存の主流の深層学習フレームワークは、基本的に GPU アクセラレーション用の CUDA に基づいています。
cuDNN と CUDA は、ハンマーやドライバーなどの多くのツールを備えた作業台と見なされます。cuDNN は CUDA ベースの深層学習 GPU アクセラレーション ライブラリであり、これを使用すると深層学習の計算を GPU 上で完了できます。レンチなどの作業工具に相当します。しかし、CUDA ワークベンチを購入したとき、レンチは付属していませんでした。CUDA でディープ ニューラル ネットワークを実行したい場合は、ナットをひねる場合にレンチを購入する必要があるのと同じように、cuDNN をインストールする必要があります。これにより、GPU がディープ ニューラル ネットワークの作業を実行できるようになります。
1.アナコンダをダウンロードする
(1)公式ダウンロード アドレス: https://www.anaconda.com/products/individual#download-sectionダウンロードが遅い
(2)清華大学オープンソース ソフトウェア ミラー ダウンロード サイト: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu .cn/help/anaconda/
(3)北京外国語大学オープンソース ソフトウェア ミラー ダウンロード サイト: https://repo.anaconda.com/archive/
アナコンダをインストールする
(1) コマンドを入力してインストールを開始します。
bash Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh
(2) Enter キーを押した後にライセンスを確認し、q キーを押して終了し、ライセンスを読みます
(3) Enter キーyesを押して同意し
ます (4) インストール パス /root/anaconda3 を確認します。Enter キーを直接押して確認するか、手動で入力することもできますインストールするパス。
(5) すぐにインストールが完了しますので、お待ちください。conda init を使用して開始することを確認するには、「yes」と入力します。
3 環境変数を開始する
ここで conda と入力すると、コマンドが見つからないことが表示されます。
起動して環境変数を変更し、次のコマンドを入力する必要があります (Ubuntu を起動すると自動的にソーシングされるため、もうソースする必要はありません) )
source ~/.bashrc
このとき、次のことがわかります (ベース)
4 アップグレードコンダ
現在のインストールが最新バージョンではない場合は、次のコマンドを使用してアップグレードできます。
conda update -n base -c defaults conda
5 仮想環境を作成する
次のコマンドを入力して、yolov8 という名前の仮想環境を作成します。Python のバージョンは 3.8.12 です。
conda create -n yolov8 python=3.8.12
y を入力して Enter キーを押した後、ダウンロードと作成を開始します
6 仮想環境に入る
conda activate yolov8
7 その他の conda コマンド
#创建虚拟环境
conda create -n your_env_name python=X.X（3.6、3.7等）
#激活虚拟环境
source activate your_env_name(虚拟环境名称)
#退出虚拟环境
source deactivate your_env_name(虚拟环境名称)
#删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
#查看安装了哪些包
conda list
#安装包
conda install package_name(包名)
conda install scrapy==1.3 # 安装指定版本的包
conda install -n 环境名 包名 # 在conda指定的某个环境中安装包
#查看当前存在哪些虚拟环境
conda env list
#或
conda info -e
#或
conda info --envs
#检查更新当前conda
conda update conda
#更新anaconda
conda update anaconda
#更新所有库
conda update --all
#更新python
conda update python