Linux和Windows系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch，含GPU、CPU版本详细安装过程
1.下载 Anaconda 的安装包
Anaconda安装：Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境，避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。
1.1 Linux下载Anaconda
首先需要在官网上选择需要安装的版本。
官网地址：https://repo.anaconda.com/archive/ 如选择当前最新版本进行安装：
https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-0-Linux-x86_64.sh
然后下载该安装包。
下载命令
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-0-Linux-x86_64.sh
AI 代码解读
- 进入安装包所在目录，先对安装包进行赋权，再执行安装程序
#查看路径
pwd
赋权命令：
chmod +x Anaconda3-2023.07-0-Linux-x86_64.sh
安装命令：
sh Anaconda3-2023.07-0-Linux-x86_64.sh
AI 代码解读
- 出现如下画面：
- 点击 Enter（回车键），出现 More，继续按 Enter，最后输入 yes 同意用户许可证就行。
- 直至出现以下画面，就安装成功了！
1.2 Windows下载Anaconda
参考文章：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/115861876
- 第一步 下载
在 Anaconda官网 选择下载Windows Python3.8 64-Bit版本。
确保已经安装Visual C++ Build Tools(可以在开始菜单中找到)，如未安装，请点击 下载安装。
- 第二步 安装
运行下载的安装包(以.exe为后辍)，根据引导完成安装, 用户可自行修改安装目录（如下图）
- 第三步 使用
点击Windows系统左下角的Windows图标，打开：所有程序->Anaconda3/2（64-bit）->Anaconda Prompt在命令行中执行指令即可
后续框架库包安装同linux
2.环境变量配置
2.1 linux环境变量配置
Linux上成功安装anaconda后-bash: conda: command not found
如题，出现这个问题可能是环境变量配置有问题。
省流请看这里：执行cat ~/.bashrc命令查看.bashrc文件内容，若文件中没有export PATH="XXX/anaconda3/bin:$PATH"说明是环境变量未配置，可以继续往下看了；若文件中有此路径，请退出本文，自行校对一下路径。
- 打开
.bashrc文件
vim ~/.bashrcAI 代码解读
- 在最后一行新增 anaconda 路径
export PATH="XXX/anaconda3/bin:$PATH"
AI 代码解读
- 保存文件（按
esc后输入:wq回车）并使环境变量生效[打开文件后按i进入编辑模式，按Esc退出编辑模式，shift+冒号然后输入wq 保存文件并退出]注意：这里是anaconda的安装路径，根据自己的安装路径即可
source ~/.bashrc
AI 代码解读
执行以上三步后，便可在linux上使用conda命令了!
2.2 Windows 环境变量配置
其实，以上的环境变量配置，相当于在window环境下的环境变量加上环境变量。如在window环境下安装anaconda，安装过程中会提示是否将环境变量加入到path中，如果选上该选项，便可省去很多麻烦，安装完后直接在终端使用conda命令；
如果没有选上，是无法直接使用conda命令的，需要在系统的环境变量中加上安装路径才可以使用conda命令。自动添加的安装路径的步骤：此电脑–>属性–>高级系统设置–>环境变量–>系统变量–>Path添加anaconda的安装路径。
3.用 conda 创建虚拟环境
#1.创建指定python版本的环境
conda create --name paddlenlp python=3.8
#2. 激活环境
conda activate paddlenlp
#3.退出环境
conda deactivate
AI 代码解读
4.安装项目依赖包&深度学习框架
4.1安装项目依赖包
安装项目requirement.txt文件依赖：
pip install -r requirement.txt
生成requirement.txt文件：
pip freeze > requirements.txt
AI 代码解读
4.2 安装Paddle&Paddlenlp
4.2.1 安装paddle
windows安装使用win下指令即可
- conda安装
conda install paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge
AI 代码解读
- pip安装
pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
AI 代码解读
- 验证安装
安装完成后您可以使用 python3 进入 python 解释器，输入import paddle ，再输入 paddle.utils.run_check()
import paddle
paddle.utils.run_check()
AI 代码解读
如果出现PaddlePaddle is installed successfully!，说明您已成功安装。
- 报错：ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory
解决办法：
- 简约版（省流）
在激活后执行export LD_LIBRARY_PATH="$CONDA_PREFIX/lib"将包括libcudart.so.11.0如果你想让它自动化，将此内容添加到env-prefix/etc/conda/activate.d/env_vars.sh，这将在conda activate上运行脚本并设置LD_LIBRARY_PATH
cd $CONDA_PREFIX
mkdir -p ./etc/conda/activate.d
touch ./etc/conda/activate.d/env_vars.sh
#写入 并保存
vim ./etc/conda/activate.d/env_vars.sh
export LD_LIBRARY_PATH="$CONDA_PREFIX/lib"
AI 代码解读
详细版
activate你的虚拟环境，查看虚拟环境路径
echo $CONDA_PREFIXAI 代码解读去这个路径下建立这些文件夹和文件。在activate的时候，会自动运行activate.d/env_vars.sh，deactivate的时候，会自动运行deactivate.d/env_vars.sh。你可以设置任何你想设置的变量，这里我们更改LD_LIBRARY_PATH
cd $CONDA_PREFIX mkdir -p ./etc/conda/activate.d mkdir -p ./etc/conda/deactivate.d touch ./etc/conda/activate.d/env_vars.sh touch ./etc/conda/deactivate.d/env_vars.shAI 代码解读编辑activate.d/env_vars.sh，注意换成你的名字，注意=前后不能有空格哦
export OLD_LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH} export LD_LIBRARY_PATH=anaconda3/envs/your_name/lib64AI 代码解读编辑deactivate.d/env_vars.sh，这样deactivate的时候，会恢复设置
export LD_LIBRARY_PATH=${OLD_LD_LIBRARY_PATH} unset OLD_LD_LIBRARY_PATHAI 代码解读
4. deactivate虚拟环境，再次activate你的虚拟环境，再查看
```
echo $CONDA_PREFIX
```
可以看到已经变成了anaconda3/envs/your_name/lib64。如果这个路径下的gcc已经含有了GLIBCXX_3.4.20，那么就不再会报错了。
AI 代码解读
4.2.2 安装paddlenlp
环境依赖
- python >= 3.7
- paddlepaddle >= 2.3
pip安装
#创建名为my_paddlenlp的环境，指定Python版本为3.8
conda create -n my_paddlenlp python=3.8
#进入my_paddlenlp环境
conda activate my_paddlenlp
#安装PaddleNLP
pip install --upgrade paddlenlp>=2.0.0rc -i https://pypi.org/simple
pip install --upgrade paddlenlp>=2.0.0rc -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
AI 代码解读
github代码会跟随开发进度不断更新：或者可通过以下命令安装最新 develop 分支代码：
pip install --pre --upgrade paddlenlp -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/paddlenlp.html
AI 代码解读
按如上方式配置后，即可在环境中使用PaddleNLP了，命令行输入python回车后，import paddlenlp试试吧，之后再次使用都可以通过打开'所有程序->Anaconda3/2（64-bit）->Anaconda Prompt'，再执行conda activate my_paddlenlp进入环境后，即可再次使用PaddleNLP。
- 相关pip问题默认镜像问题（trusted-host问题），安装设定清华源即可
进入虚拟环境，查看pip安装路径
whereis pip
pip: /usr/bin/pip3.8 /etc/pip.conf /root/anaconda3/envs/paddlenlp/bin/pip
AI 代码解读
#查看pip.conf，修改成清华源，:wq 保存即可
vim /etc/pip.conf
AI 代码解读
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
[install]
trusted-host=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
AI 代码解读
- 代码安装
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.git
cd PaddleNLP
git checkout develop
AI 代码解读
如果遇到：github 报错 Failed to connect to github.com port 443:connection timed out、一般原因：电脑里开启了代理,例如开启了翻墙软件等,就会造成这个原因
取消全局代理：
git config --global --unset http.proxy
git config --global --unset https.proxy
AI 代码解读
4.3 安装pytorch
4.3.1 GPU版本安装
安装 pytorch 需要注意 torch 与 torchvision 的版本对应，参照以下网址对照：
https://github.com/pytorch/vision
windows安装使用win下指令即可
从官网上找到适合自己版本的安装pytorch的指令 https://pytorch.org/get-started/locally/
创建虚拟环境，参考3.用 conda 创建虚拟环境
安装pytorch
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
AI 代码解读
4.3.2 CPU版本安装
参考：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/115483807
pip install torch torchvision torchaudio
AI 代码解读
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