【教程】基于Ubuntu系统的PyTorch虚拟环境配置

目录

• 一、pytorch虚拟环境配置
• 二、pytorch虚拟环境使用

• editor: veagau
• time: 2019/10/17

一、pytorch虚拟环境配置

• 该部分操作均在终端（terminal）命令行中执行，在桌面右击鼠标新建terminal即可。

• 若系统已经安装anaconda，则可以跳过第一步（检验方法：命令行执行conda list，有返回结果则表示已经安装了anaconda）。

1. 安装anaconda。进入到安装包所在文件夹，执行：

   bash anconda3-x.x.x-linux-x86_64.sh

2. 创建虚拟环境。

   conda create -n <your-virtualenv-name> python=3.6

3. 激活虚拟环境。

   source activate <your-virtualenv-name>

   如果激活成功，则命令指示符首部将出现由小括号包含的虚拟环境名称。

4. 安装pytorch。

   • 此处pytorch相关组件包的安装是在虚拟环境中进行的，与系统环境隔离。
   • 打开pytorch官网，根据机器配置选择参数，复制网站提供的命令执行即可。
   • 由于pytorch从国外服务器下载过于缓慢，所以建议首先更换conda镜像下载源，以节省时间。
   • 一般的深度学习机型的显卡为rtx系列的，在选择参数时cuda项建议选择10.1版本，此处采用conda（包管理工具，类似与pip）进行安装，所以package项建议选择conda。

   1. 更换国内conda镜像源。逐行执行下列命令：

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

   2. 安装pytorch。执行从pytorch网站上复制的命令：

      conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

      此条命令实际上同时安装了pytorch、torchvision、cudatoolkit三个包，执行过程中会检测依赖的其他包，自动进行安装。

5. 检测pytorch环境。

   1. 在终端命令行执行python命令，进入python环境。

   2. 导入pytorch包，并查看版本号

        import torch as t #在python环境下pytorch的包名为torch
        print(t.__version__) #d打印pytorch包的版本信息

      如返回1.x.x等数字，则表明pytorch框架安装成功。

二、pytorch虚拟环境使用

针对pycharm这一集成开发环境（ide），以下为使项目运行于创建的虚拟环境的具体操作。

2.1 新建项目

1. file→new project

2. 项目信息设定

   1. 指定location和项目名称；

   2. 选择project interpreter即项目编译器

      1. 选定existing interpret

      2. 点击interpret框右侧的选择按钮

      3. 选择conda environment

      4. 点击interpret框右侧的选择按钮

      5. 前往anaconda安装目录找到虚拟环境中的python程序。

         路径一般为：/home/user/anaconda3/envs/your_virtualenv_name/bin/python

      6. 点击ok→create即可

3. 检查虚拟环境是否启用成功。

   新项目创建后需要花一段时间进行python编译器更新以及依赖包的导入，请耐心等待。

   1. 点击窗口下方的terminal选项卡，打开终端。
   2. 若看到命令指示符首部出现由小括号包含的虚拟环境名称 ，则表明虚拟环境启用成功。

2.2 历史项目

1. file→settings→project：your_project_name→project interpret
2. 点击project interpret框→show all
3. 点击➕（加号）按钮，添加虚拟环境中的python编译器
4. 剩余步骤同新建项目的2.2.3之后的操作。

三、常用命令

3.1 虚拟环境相关

• 查看

  conda list env

• 创建

  conda create -n virtualenv_name python=3.x` #x指代python版本号

• 激活

  source activate <virtualenv_name>

• 退出

  deactivate

• 克隆

  conda create -n <new_venv> --clone <old_venv>

• 删除

  conda remove -n <venv_name> --all

3.2 工具包相关

• 查看已安装工具包

  pip list

• 查看具体工具包信息

  pip show <包名>

• 安装工具包

  pip install <包名>

• 安装指定版本的工具包

  pip install <包名>==<版本号>

• 卸载工具包

  pip uninstall <包名>