深度学习环境搭建
一、Anaconda配置
镜像下载：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
- 创建虚拟环境
创建一个名称为test的虚拟环境，如下：
conda create -n test python=3.7
- 进入创建的虚拟环境
conda activate test
- 离开环境
conda deactivate
- 列举所有环境
conda env list
conda info -e
- 删除虚拟环境
conda remove --name test --all
其中，test是要删除的虚拟环境名称，这将删除里面所有包和环境
- 删除某个包而不是整个环境
conda remove --name <env_name> <package_name>
或者
conda uninstall <package_name>
二、深度学习框架
- pytorch
- tensorflow
- 百度飞桨paddle
cuda配置
查看本地支持的cuda版本，在cmd中输入命令：
NVIDIA-smi
在anaconda虚拟环境中安装对应的cudatoolkit，一般可以向下兼容
2.1 pytorch配置
(1)pytorch gpu版安装
给当前虚拟环境中安装cudatoolkits10.2和对应的cudnn，在main和conda-forge频道中寻找要安装的软件包
conda install cudatoolkit=10.2 cudnn -c conda-forge
安装对应cuda10.2版本的pytorch
pip install torch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102
测试是否成功：
先输入python，然后键入代码
import torch
torch.cuda.is_available()
运行结果为"true"表示成功
(2)pytorch cpu版本安装
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
测试是否成功：
先输入python，然后键入代码
import torch
print(torch.rand(3,3))
2.2 tensorflow配置
(1)tensorflow gpu版本安装
进入虚拟环境，并输入以下指令安装python和Tensorflow-gpu版本：
conda install --channel https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ python=3.7 tensorflow-gpu==2.1.0
测试是否安装成功。输入“python”后，然后键入代码
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
(2)tensorflow cpu版本安装
进入虚拟环境，输入以下命令安装python和tensorflow（CPU版）：
conda install --channel https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ python=3.7 tensorflow==2.1.0
测试是否安装成功。输入“python”后，然后键入代码
import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))
2.3 paddle配置
(1)paddle gpu版本安装
安装paddlepaddle（GPU版本），CUDA10.1以及与之配套的cuDNN
conda install paddlepaddle-gpu==2.2.2 cudatoolkit=10.1 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
测试是否安装成功,输入“python”后，键入代码
import paddle
paddle.utils.run_check()
(2)paddle cpu版本安装
进入虚拟环境，输入以下命令安装：
conda install paddlepaddle==2.2.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
测试是否安装成功,输入“python”后，键入代码
import paddle
paddle.utils.run_check()
参考：
- CSDN博主「yanghanyu0126」文章 深度学习框架安装
- 知乎用户「WalktheRainbow」文章 torch.cuda.is_available() 解决方案
- Pytorch官网，版本对应情况 install previous versions of pytorch