Anaconda 及 Deep learning framework 安裝教學

本篇將介紹如何在不同作業系統中 (windows、linux) 安裝 Anaconda、建立conda 環境、安裝 deep learning framework 及 conda 的指令

• 安裝 Anaconda

— 作業系統為 windows10

— 作業系統為 linux

• 建立 conda 環境
• 安裝 framework
• conda 常用指令

安裝 Anaconda

Anaconda 官方網站: https://www.anaconda.com/products/individual

依照作業系統去安裝相符的檔案，另外安裝 Anaconda 時會自動安裝 python，為了避免衝突需要先移除舊有的 python

🔹 作業系統為 windows10

點擊 Anaconda 安裝檔案，一直按下一步，直到勾 Advanced Options 時，可以選擇勾選加入環境變數

安裝完成後開啟 Anaconda Prompt

🔹 作業系統為 linux

可以 cd 至下載的檔案路徑或是使用以下指令下載

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

下載完後使用以下指令進行安裝

bash Anaconda3–2020.07-Linux-x86_64.sh

安裝過程會看到同意條款，一直按enter鍵直到看完輸入 yes，然後看是否需要更改安裝路徑

Anaconda3 will now be installed into this location:
/home/user/anaconda3
- Press ENTER to confirm the location
- Press CTRL-C to abort the installation
- Or specify a different location below

安裝過程需要花一些時間，安裝完成會出現是否要運行 conda init，若輸入 yes 則會自動將 conda 加入系統的環境變數

Installation finished.
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
by running conda init? [yes|no]

建立 conda 環境

安裝完後，先新建一個環境，本文使用 python 3.6 版本，ENV_NAME 為設定的環境名稱

conda create --name ENV_NAME python=3.6

安裝完成後會有以下輸出

輸入 conda activate ENV_NAME 啟動環境，會從原本的 base 變成 ENV_NAME

安裝 framework

🔹 安裝 tensorflow

pip install tensorflow

🔹 安裝 keras

pip install keras

🔹 安裝 tensorflow gpu

• 如果要使用 tensorflow_gpu 的話，在安裝前需要先查看 tensorflow_gpu 的版本配置
• 以下是tensorflow_gpu 與 python、CUDA 版本對應: https://tensorflow.google.cn/install/source_windows

• 使用以下指令進行安裝

pip install tensorflow-gpu

輸入 pip list 查看是否安裝成功

🔹 安裝 pytorch

• 至官方網站下載與 CUDA 相符的 torch: https://pytorch.org/get-started/locally/

因為我的 CUDA 是安裝 10.1 版本，因此要到 install previous versions of PyTorch 找相同版本的 torch

選擇想要安裝的 pytorch 版本，這邊示範安裝 v1.7.1

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

安裝過程輸入 y

輸入 pip list 查看是否安裝成功

也可以使用以下指令驗證是否安裝成功

python
import torch
import torchvision
# 若輸出 True 則表示可使用 GPU
torch.cuda.is_available()

conda 常用指令

• 新增環境

conda create --name <ENV_NAME> python=<python_version>

• 啟動環境

conda activate <ENV_NAME>

• 關閉環境

conda deactivate

• 刪除環境

conda remove -n <ENV_NAME> --all

• 查看安裝了哪些 package

conda list

• 安裝 package

conda install <package_name>

• 刪除已安裝的 package

conda uninstall <package_name>

• 查看目前有哪些虛擬環境

conda info --env

• 更新當前 conda

conda update conda

• 在 jupyter notebook 上使用 anaconda 環境

conda activate <ENV_NAME>
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name <ENV_NAME>