【Ubuntu18配置Anaconda深度学习环境】

简介: 【Ubuntu18配置Anaconda深度学习环境】

1. 前言

Ubuntu环境搭建

【经典Ubuntu20.04版本U盘安装双系统教程】

【Windows10安装或重装ubuntu18.04双系统教程】

【Ubuntu同步系统时间】

【Ubuntu中截图工具】

【Ubuntu安装QQ】

【Ubuntu安装后基本配置】

【Ubuntu安装后基本配置】

【Ubuntu启动菜单的默认项】

【ubuntu系统中修改hosts配置】

【18.04Ubuntu中解决无法识别显示屏】

【ROS 开发神器 Visual Studio Code 的安装和设置】

【基于Ubuntu18.04+Melodic的realsense D435安装】

【Ubuntu18配置Anaconda深度学习环境】

【D435i深度相机YOLO V5结合实现目标检测】

ROS学习笔记

【1. Ubuntu18.04安装ROS Melodic】

【2. 在Github上寻找安装ROS软件包】

【3. 初学ROS,年轻人的第一个Node节点】

【4. ROS的主要通讯方式:Topic话题与Message消息】

【5. ROS机器人的运动控制】

【6. 激光雷达接入ROS】

【7. ROS 中的 IMU 惯性测量单元消息包】

之前在Window下安装了Anaconda,熟悉了一下安装过程,Ubuntu18.04下最难的应该就是和ROS Melodic的兼容问题。ROS1是基于Python2.7的,而Anaconda3则是python3。


为了和Windows下的保持一致,我这次选择安装的是Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh,是自带python3.8的


Anaconda的官网:https://www.anaconda.com/products/individual

过往版本:https://repo.anaconda.com/archive/

网络不怎么好的选择过往版本

2. 安装Anaconda

2.1 下载安装包

下载Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh,下载后的目录为/home/下载,在此目录下打开终端

1.png

2.png

2.2 运行安装包(.sh文件)

输入bash Ana,tab补齐,运行.sh文件:




bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

接下来就是一路回车,遇到需要 yes/no 的地方选择 yes


安装完成后,


.bashrc里面加入了conda




gedit ~/.bashrc

3.png

添加Anaconda环境运行一下现在的配置




echo "source ~/anaconda3/bin/activate" >> ~/.bashrc
# 可选这项,后期运行conda自动启动环境
source ~/.bashrc

2.3 测试是否安装成功

打开终端,python的版本是3.8,conda为4.10,显示如下的版本信息,就说明anaconda已经安装好了


python



# 查看python版本
conda --version
# 查看conda版本

4.png

上面就安装成功


2.4 关闭anaconda环境

输入以下指令,关闭anaconda环境



conda deactivate

5.png


3. 在Anaconda下配置PyTorch

参考:


Ubuntu18.04 ROS 使用ANACONDA创建虚拟环境 OPENCV安装:

https://www.freesion.com/article/29561041580

yolov5环境配置-Anaconda3 + Pytorch1.8 + Cuda10.2 + cuDnn8.2.0 + opencv3.2.0:

https://blog.csdn.net/qq_38766208/article/details/121442446


首先进入Anaconda环境:




source ~/anaconda3/bin/activate

3.1 创建虚拟环境



conda create -n mytorch python=3.8

中途输入y

6.png

等待相关包安装完成


7.png


3.2 激活虚拟环境



conda activate mytorch

3.3 创建pytorch环境(1.10版本)

安装指令可以进入PyTorch官网https://pytorch.org/查找

8.png

去老版本找


9.png




conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

此过程非常长,可以🌿


3.4 测试是否安装成功

在终端激活环境后,输入python,输入下列指令:

import torch
import torchvision
# 该指令显示pytorch版本
print(torch.__version__)
# 若cuda已安装,将显示true
torch.cuda.is_available()

10.png


补充:确实是因为显卡驱动没安装造成的,显卡驱动安装过程可参考:https://blog.csdn.net/gyxx1998/article/details/121757581


4. 简化指令

为命令设置别名


参考:


Anaconda 和ROS 联合使用注意事项:https://blog.csdn.net/m0_37579176/article/details/86536411


激活Anaconda环境都需要输入一堆命令,为简化这些指令,可以在~/.bashrc 中加入以下命令:




alias torch='source activate mytorch'
alias start_anaconda='source ~/anaconda3/bin/activate'
alias close_anaconda='conda deactivate'

此后输入torch即为输入source activate mytorch命令,上述命令是为命令设置别名。


如果在

~/.bashrc

文件直接加入source activate mytorch,则每次打开终端都会运行source activate mytorch命令,默认每次打开新终端都会激活此环境。


说明:


 

alias close_anaconda='source deactivate'这条指令现在已经不能用了;
    alias close_anaconda='source conda deactivate'这种质量更是个错误;
    现在应该使用的是alias close_anaconda='conda deactivate'

5.总结

下面总结流程,首先开启anaconda环境




source ~/anaconda3/bin/activate

注意:每次打开新的终端,都要重新执行指令开启anaconda环境


Anaconda虚拟环境相关指令

# 创建新的环境
conda create -n mytorch python==3.8
# 激活环境
conda activate mytorch
# 删除环境
conda remove -n mytorch --all
# 退出当前环境
conda deactivate
# 查看有那些虚拟环境
conda env list
# 查看有某个虚拟环境有那些包
conda list

关闭anaconda环境


conda deactivate
相关实践学习
使用ROS创建VPC和VSwitch
本场景主要介绍如何利用阿里云资源编排服务,定义资源编排模板,实现自动化创建阿里云专有网络和交换机。
ROS入门实践
本课程将基于基础设施即代码 IaC 的理念,介绍阿里云自动化编排服务ROS的概念、功能和使用方式,并通过实际应用场景介绍如何借助ROS实现云资源的自动化部署,使得云上资源部署和运维工作更为高效。
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