深度学习之环境配置–anaconda安装虚拟环境

由于torch的CPU和GPU版本会发生冲突,为了避免冲突,我们在base中创建CPU环境之后可以再安装一个虚拟环境创建GPU版本,这样我们就同时拥有CPU和GPU两个环境了。下面我们来看如何安装anaconda虚拟环境。

1.创建虚拟环境并命名

首先打开anaconda prompt,输入conda env
list查看环境列表,如果没有安装虚拟环境,会显示只有一个base。

深度学习之环境配置--anaconda安装虚拟环境

然后我们输入指令conda create -n “环境名称” python=3.9然后输入y。
注意:环境名称需要自己填写。

深度学习之环境配置--anaconda安装虚拟环境

等待安装好后我们再次输入conda envlist查看环境列表。此时环境中就会多出我们刚刚创建的环境。

深度学习之环境配置--anaconda安装虚拟环境

2.选择虚拟环境并安装所需要的包

输入conda activate +‘环境名称’,进入你想要的环境,如果前面的括号里由原来的base变成了你的虚拟环境名称,那么环境选择成功。

深度学习之环境配置--anaconda安装虚拟环境

由于虚拟环境中不具备base中原有的很多包,因此我们需要重新把包安装一下,比如numpy和matplotlib等各种包,有两种方法,一个是直接把远来的包复制进入虚拟环境中的site-packages文件中,另外也可以手动下载,我们可以放入编辑器中import一下想要的包然后查看有哪些包缺失。

深度学习之环境配置--anaconda安装虚拟环境

这样我们就安装好anaconda的虚拟环境了。

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