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 Anaconda3by 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
pythonimport torchimport 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 ipykernelpython -m ipykernel install --user --name <ENV_NAME>