コード構成Pytorch環境の利用Minicondaライン

インストールminiconda

同様にアナコンダインストールは、のみ対応アナコンダをダウンロードする必要があります。我々はminicondaを選んだので、私は主に、アナコンダ独自の科学技術計算パッケージは必要ありません

1. 清華ミラーステーション、ダウンロードminiconda

   # 清华镜像站地址
   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

2. インストールminiconda、最初にインストールファイルのフォルダを入力します。

   bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

   インストール時に、それは、その後、あなたは特別な要件として、インストールする場所を選択でき、yesと入力し、ライセンスに同意するかどうかを尋ねるデフォルトの場所にインストール輸送を、指示します。

セットミラー元

• ユーザーディレクトリで変更することにより.condarcファイル：

  channels:
    - defaults
  show_channel_urls: true
  default_channels:
    - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
    - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
    - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  custom_channels:
    conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

• ファイルが存在しない場合は、直接、さらなる変更を作成することができます

  touch .condarc

具体的な設置深度学習環境

インストールtensorflow

• tensorflow-GPUバージョン

  # 使用哪个tensorflow版本都行
  conda create -n tf-gpu python=3.6 tensorflow-gpu
  
  # 比如使用tensorflow1.13版本
  conda create -n tf-gpu python=3.6 tensorflow-gpu=1.13

• tensorflow-CPUバージョン

  conda create -n tf-cpu python=3.6 tensorflow

• 説明：

  • 作成：中condaで仮想環境を作成します
  • -n：TF-GPUの背後には、仮想環境の名前です。

インストールkeras

• ハード

  conda install keras

インストールPytorch

• Pytorch-GPUバージョン

   conda create -n pyt-gpu python=3.6 pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

• pytorch-CPUバージョン

   conda create -n pyt-cpu python=3.6 pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch