Anaconda创建虚拟环境并在Pycharm中使用创建好的环境
Anaconda创建虚拟环境并在Pycharm中使用创建好的环境
- 1.Anaconda创建虚拟环境
- 2.Pycharm中使用创建好的环境
- 3.2022.12.8更新
Anaconda的优势在于可以很方便地管理自己的工具包、开发环境和Python版本,同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。假如你已经安装好了Anaconda以及Pycharm,本文将带你快速创建虚拟环境并在Pycharm中使用该环境。
1.Anaconda创建虚拟环境
第一步:打开Anaconda的命令行窗口(Anaconda Prompt)
第二步:输入下面命令,创建一个虚拟环境,创建时指定好自己需要的python版本,建议python版本不要太高。
conda create -n liuhaiwen python=3.7
这里我创建一个名为liuhaiwen的文件夹来存放自己要创建的环境,并且指定安装python3.7。随后Anaconda Prompt会弹出以下信息:
Package Plan environment location: C:\ProgramData\Anaconda3\envs\liuhaiwenadded / updated specs:- python=3.7The following packages will be downloaded:package | build---------------------------|-----------------sqlite-3.39.3 | h2bbff1b_0 1.2 MBcertifi-2022.9.14 | py37haa95532_0 159 KB------------------------------------------------------------Total: 1.4 MBThe following NEW packages will be INSTALLED:ca-certificates: 2022.07.19-haa95532_0certifi: 2022.9.14-py37haa95532_0openssl: 1.1.1q-h2bbff1b_0pip: 22.1.2-py37haa95532_0python: 3.7.13-h6244533_0setuptools: 63.4.1-py37haa95532_0sqlite: 3.39.3-h2bbff1b_0vc: 14.2-h21ff451_1vs2015_runtime: 14.27.29016-h5e58377_2wheel: 0.37.1-pyhd3eb1b0_0wincertstore: 0.2-py37haa95532_2Proceed ([y]/n)?
大概说了两件事,一是即将创建环境的的目录,一般默认都在Anaconda安装的磁盘下,ProgramData\Anaconda3\envs中,二是要安装一些工具包。选择y,新环境的文件夹就创建好了,同时开始下载需要的包。
Downloading and Extracting Packages
sqlite-3.39.3 | 1.2 MB | ############################################################################ | 100%
certifi-2022.9.14 | 159 KB | ############################################################################ | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: doneTo activate this environment, use$ conda activate liuhaiwen
#
#To deactivate an active environment, use
#$ conda deactivate
此时虚拟环境已经建立好了。
第三步:激活环境:
conda activate liuhaiwen
(liuhaiwen) C:\Users\Administrator>
然后我们就可以在创建好的环境中继续配置自己需要的工具包了,可以用conda安装工具包,也可以用pip安装工具包(pip能够安装的包数量更多一些),根据自己的需求安装即可,我们在这里安装一个深度学习框架Pytorch。
第四步:安装Pytorch
执行以下命令安装Pytorch:
conda install pytorch
如果要安装GPU版本的Pytorch,可以到Pytorch官网找到对应版本的下载链接,我用到是CUDA10.1:
# CUDA 10.1+Windows
pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
2022.11.09改用CUDA 11.3
#CUDA 11.3+Windows
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
The following NEW packages will be INSTALLED:blas: 1.0-mklcffi: 1.15.1-py37h2bbff1b_0future: 0.18.2-py37_1intel-openmp: 2021.4.0-haa95532_3556libuv: 1.40.0-he774522_0mkl: 2021.4.0-haa95532_640mkl-service: 2.4.0-py37h2bbff1b_0mkl_fft: 1.3.1-py37h277e83a_0mkl_random: 1.2.2-py37hf11a4ad_0ninja: 1.10.2-haa95532_5ninja-base: 1.10.2-h6d14046_5numpy: 1.21.5-py37h7a0a035_3numpy-base: 1.21.5-py37hca35cd5_3pycparser: 2.21-pyhd3eb1b0_0pytorch: 1.10.2-cpu_py37h907fbb5_0six: 1.16.0-pyhd3eb1b0_1typing-extensions: 4.3.0-py37haa95532_0typing_extensions: 4.3.0-py37haa95532_0Proceed ([y]/n)?
以上就是Pytorch及其需要的依赖包,选择y即可,开始安装,这就是Anaconda的一大优势(自动安装依赖包)。
Downloading and Extracting Packages
pytorch-1.10.2 | 200.0 MB | ############################################################################ | 100%
future-0.18.2 | 746 KB | ############################################################################ | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done(liuhaiwen) C:\Users\Administrator>
Pytorch安装成功。
2.Pycharm中使用创建好的环境
第一步:打开Pycharm,创建一个项目,选择previously configured interpreter。
第二步:在Conda Environment中选择Existing environment,然后在Interpreter里选择刚才创建好的环境中的python.exe,点击ok即可。
第三步:测试Pytorch环境,我们利用pytorch创建一个Tensor.
import torch
a=torch.tensor([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])
print(a)
输出:
tensor([[1., 2.],[3., 4.]])
至此,Pytorch虚拟环境创建完成并在Pycharm中成功使用。
3.2022.12.8更新
conda安装的环境一般没有问题(用了好久),但我在最近使用该环境的过程中遇到torch和torchvision版本不匹配的问题。
如果大家也遇到的话,推荐pip安装!
cuda11.3pip安装命令如下:
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
详情请查看另一篇文章:https://blog.csdn.net/qq_45160840/article/details/128244733
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