在Python中搭建深度学习处理环境创建虚拟环境-阿里云开发者社区

在Python中搭建深度学习处理环境创建虚拟环境

2024-01-29 131

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简介： 在Python中搭建深度学习处理环境创建虚拟环境

在Python中搭建深度学习处理环境，创建虚拟环境是一种推荐的做法，可以隔离项目依赖、避免版本冲突。以下是在2024年使用Anaconda或miniconda来创建一个用于深度学习（以PyTorch为例）的虚拟环境的步骤：

安装 Anaconda 或 Miniconda：
- 如果你还没有安装Anaconda或Miniconda，请访问Anaconda官网下载并安装适合你操作系统的最新版本。
打开命令行终端（Anaconda Prompt on Windows, Terminal on Linux/macOS）：
创建新的虚拟环境：
```
conda create --name my_dl_env python=3.x
```
这里 my_dl_env 是你要给虚拟环境起的名字，python=3.x 指定Python版本（请替换x为实际想要使用的Python 3的具体小版本号，如3.9或3.10等）。
激活虚拟环境：
```
conda activate my_dl_env
```
在虚拟环境中安装必要的库：
- 安装PyTorch：
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
```
  根据你的GPU型号和CUDA版本选择合适的cudatoolkit版本。
- 安装OpenCV（如果需要的话）：
```
conda install opencv-python
```
验证安装：
在Python交互式环境中输入以下命令确认PyTorch是否成功安装：
```
import torch
print(torch.__version__)
```

通过以上步骤，你就已经在虚拟环境中配置好了基于Python的深度学习环境，可以开始进行深度学习项目的开发了。记得在每次开始新项目工作时激活对应的虚拟环境。

在Python中搭建深度学习处理环境创建虚拟环境