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windows10下安装anaconda+虚拟环境(tensorflow/pytorch)

热度:70   发布时间:2023-12-16 20:14:22.0

目录

  • 一、安装anaconda
    • 注:添加环境变量(按照上述安装可略过此步骤)
  • 二、安装虚拟环境
    • 1.创建并激活虚拟环境
    • 2.配代码环境
    • 3.安装tensorflow框架和pytorch框架
      • 1. tensorflow版本区别
      • 2.安装pytorch框架


一、安装anaconda

下载 anaconda:进入anaconda官网 点击下载anaconda

64位windows下载第一个即可。

在这里插入图片描述

开始安装anaconda

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选择All Users

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建议不要直接安装到C盘,后期创建的虚拟环境过多会极大占用C盘内存空间,建议安装到其他盘,安装路径纯英文,不能出现中文!

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能选上的框都选上,这样anaconda可以默认添加环境变量,不需要安装好后手动添加

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直到安装结束,安装成功!!!

注:添加环境变量(按照上述安装可略过此步骤)

1.我的电脑 右键 属性 点击 高级系统设置
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2.在 高级 点击 环境变量
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3.在 系统变量 里面找到 Path 双击
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添加anaconda环境变量并置顶(具体路径根据自己anaconda安装路径改变)

F:\huanjing\anaconda
F:\huanjing\anaconda\Library\mingw-w64\bin
F:\huanjing\anaconda\Library\usr\bin
F:\huanjing\anaconda\Library\bin
F:\huanjing\anaconda\Scripts

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确定后退出即完成

二、安装虚拟环境

1.创建并激活虚拟环境

使用安装好的anaconda创建虚拟环境(xxx改成虚拟环境的名字,python后面跟需要的版本)

conda create -n xxx python=3.7

输入y继续安装
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如图所示创建成功
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输入conda activate xxx 激活虚拟环境 (xxx为虚拟环境名)

conda activate xinhuanjing

ps: C:\Users前面没有小括号或者小括号里面是base则为本地环境
小括号里面是我们刚刚创建的虚拟环境名才为虚拟环境,如图所示激活成功
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2.配代码环境

1.一般安装:(此方法需要挂VPN(墙),python包大部分都是国外,不挂VPN安装会特别慢,而且容易失败)
ps : 包名替换需要的包如:numpy,scikit-learn,tensorflow,torch,opencv-python

pip intsall 包名

例如:numpy ==1.16.0 用双=给numpy版本赋值(numpy建议安装1.16.0 BUG少)

pip intsall numpy==1.16.0

2.利用镜像源安装(下面两种方式都可以)

pip intsall 包名 -i https://pypi.douban.com/simple/
pip intsall -i https://pypi.douban.com/simple/ 包名
pip intsall numpy==1.16.0 -i https://pypi.douban.com/simple/
pip intsall -i https://pypi.douban.com/simple/ numpy==1.16.0

-i 后面跟镜像源地址,四种镜像源都可以使用

阿里云 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/豆瓣(douban) https://pypi.douban.com/simple/清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

如果代码提供requirements.txt文件 可使用以下命令一次安装

pip install -r requirements.txt

同可以利用镜像源加速安装

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple/

3.安装tensorflow框架和pytorch框架

1. tensorflow版本区别

tensorflowCpu版和Gpu版(使用cuda加速)
tensorflow1.xx版和2.xx版(1.xx分Cpu版本和Gpu版本)

安装tensorflow 1.xx版本
常用版本例如tensorflow1.10.0, tensorflow1.14.0,tensorflow1.15.0
以1.x开头的版本

pip intsall tensoflow==1.14.0 -i https://pypi.douban.com/simple/     # Cpu
pip intsall -i https://pypi.douban.com/simple/ tensoflow-gpu==1.14.0 # Gpu

如果想使用tensoflow-gpu版本则需要安装cuda

安装cuda的前提: 电脑具备独立显卡显卡驱动
链接: 点击下载CUDA
cuda默认安装即可
安装好之后添加环境变量位置如上图和anaconda一样

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\libnvvp

测试cuda版本是否安装成功

nvcc -V

如图所示则为安装成功
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ps:多个cuda版本(哪个版本在上面windows默认使用哪个版本)
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安装cudnn 链接: 点击下载CUDNN
在这里插入图片描述
下载完成后将压缩文件替换到这里即可

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2

大功告成 cudn和cudnn安装完成

开始安装tensorflow-gpu

pip intsall -i https://pypi.douban.com/simple/ tensoflow-gpu==1.14.0 # Gpu

测试

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

如图所示则为tensorflow-gpu成功安装
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2.安装pytorch框架

首先进入到pytorch官网找到适合自己的pytorch版本链接: 点击下载pytorch
在这里插入图片描述
找到适合自己环境的pytorch进行下载
cuda=10.2 pytorch=1.9.1

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

cuda=11.1 pytorch=1.9.1

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

Cpu版本 pytorch=1.9.1

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

ps:建议挂VPN下载,不然速度会很慢
下载完成之后,测试代码

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

如图所示(True)即为成功
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