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Conda使用
conda是一个管理环境的工具。
首先安装(mini)conda:
到linux-installers找到合适的安装包，用如下方式下载
下载完成后执行安装包
注意安装过程中conda init选yes。
安装完成后刷新shell
conda环境被激活，现在可以开始用conda了。
由于墙的原因，我们需要对conda进行换源操作以加速各种安装包的下载。
安装pytorch: 在pytorch官网找到合适的版本
输入以下指令，等待安装完成。
CUDA版本问题
查看CUDA版本命令：
nvcc -vconda在安装torch时会自动安装一个版本的cuda
cudatoolkit=11.3。因此无需担心cuda版本是否匹配，只需担心cuda版本和显卡驱动是否匹配。用nvidia-smi，显示的cuda版本就是当前显卡驱动能匹配的最高cuda版本。如果需要安装其他版本的cuda的话，可以在这个界面查找安装命令：https://anaconda.org/nvidia/cuda-toolkit。
比如需要安装CUDA 11.6.0：
conda install -c "nvidia/label/cuda-11.6.0" cuda-toolkit如果需要安装cuda-nvcc：
conda install nvidia/label/cuda-11.6.0::cuda-nvcc安装其他包也是到相应包的官网查找安装说明。
- 下载慢、容易中断-将包下载到本地再安装
- anaconda pytorch 安装包下载地址：https://anaconda.org/pytorch/repo
- 本地安装命令：
conda install --use-local your-pkg-name
- 常用命令
conda list查看安装了哪些包conda env list或conda info -e查看当前存在哪些虚拟环境conda update conda检查更新当前conda
- 创建Python虚拟环境
- 使用
conda create -n envname python=3.x命令创建python版本为3.x、名字为envname的虚拟环境。envname文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。
- 激活虚拟环境
- 打开命令行输入
python --version可以检查当前python的版本。 source activate your_env_name激活虚拟环境
- 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)
deactivate env_name，- 也可以使用
activate root切回root环境 - Linux下使用
source deactivate
- 删除虚拟环境
- 使用命令
conda remove -n your_env_name --all， 即可删除。
- 复制虚拟环境
conda create --name new_name --clone old_name
- Create
environment.ymlfile via condo: conda env export > environment_droplet.yml
- Clone the repo onto the target OS:
conda env create -f environment.yml
- 升级某个包到最新版
conda update [package_name]
- 一次升级全部的包
conda update --all
- configure Conda for a Different Packages Directory: Use the command
conda config --add pkgs_dirs /path/to/new/dirto add a new directory.
各种包的使用
pytorch（用于实现神经网络）: https://d2l.ai/chapter_linear-networks/linear-regression.html。有对各种神经网络的说明和代码实现。
torch_geometric（用于实现图神经网络）: https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/introduction.html。官方文档。
optuna（用于查找超参数）:https://optuna.org/
- 作者:GraphPKU
- 链接:graphpku.cn/article/821b46b5-cc97-4128-bdc1-b818282ada4f
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。