【MEMO】Linux：配置Conda、PyTorch

备忘录：在Linux下初始化配置conda环境和pytorch包。Windows环境下除了安装步骤（直接下载安装包安装外、手动配值环境变量）外，剩下的步骤相同

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【MEMO】Linux：配置Conda、PyTorch

Anaconda清华镜像

Miniconda清华镜像

Anaconda官网

Miniconda官网

在镜像或官网复制对应的安装包下载地址，注意按时间排序找到最新的版本。

如Miniconda3(4.9.1)的清华镜像地址：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py38_4.9.2-Linux-x86_64.sh

复制到剪贴板。

cd到你想放置安装包的目录，在命令行中输入，进行下载

wget -c address

其中 address 是上面复制的下载地址。

安装

授权语句似乎不是必须的。

chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # 授权
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 		# 运行安装

根据提示逐步安装成功之后，会提示"Thank you for install Miniconda3!"，并且在家目录~下生成一个Minconda3文件夹。

安装完成后，**环境变量

source ~/.bashrc

然后就可以检查是否安装成功了

conda --version # 输出conda版本

添加国内源

逐行添加清华镜像源进入conda的默认下载源列表，最后显示所有的源

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 --get channels

如果需要移除某个源，使用

conda config --remove channels address

address是源地址。

建立独立环境

conda create -n env_name python=3.6		#创建环境
conda activate env_name 	#**环境

env_name 是给独立环境取的名称.

更多环境相关操作

安装常用的包（可选），如果接下来要安装tf或者pytorch的话，conda会把numpy、matplotlib、pandas等依赖的包都附带安装。

conda install scipy scikit-learn

• 安装pytorch

  pytorch清华源（需要单独添加）

  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  

  然后按照 pytorch官网安装页面 对应本地机器的指令进行安装。

  注意使用清华源，所以去掉官网指令最后的 -c pytorch（官网源下载速度慢）。如

  conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 # -c pytorch
  

• 安装tensorflow

  conda install tensorflow
  

参考博客

miniconda：https://www.jianshu.com/p/fab0068a32b4

pytorch：https://blog.csdn.net/genous110/article/details/92642663