AutoDL服务器(其他服务器及windows类似)上创建虚拟环境，安装第三方包，conda相关命令-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了AutoDL服务器(其他服务器及windows类似)上创建虚拟环境，安装第三方包，conda相关命令。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、创建虚拟环境（大部分从5或6开始）

1.服务器终端输入：vim ~/.bashrc
注：.bashrc文件一般式隐藏文件，用命令ls -a可显示所有文件；~代表你的/home/用户名目录。
2.键盘输入：i，移动光标到最后，加上：source /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
注：/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh后面这个一般没问题；前面部分不同的服务器有所不同，去找一下安装miniconda后生成的miniconda文件夹在哪。

3.按Esc，再输入“：wq”退出
4.重启终端：bash
5.进入环境：conda activate base
注：1~5是在服务器安装多个环境时需要的。
6.创建新环境：conda create -n py38 python=3.8
python=3.8会安装3.8版本中的最高版本3.8.16；py38为新环境名称；注意去看看python和自己需要的torch之间的版本对应关系：https://github.com/pytorch/vision
7.进入新环境，输入：conda activate py38
8.去torch官网找到torch安装命令如：

# CUDA 10.1   pytorch1.7
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

# CUDA 10.1   pytorch1.7.1
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

# CUDA 10.2   pytorch1.11
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

# CUDA 11.3   pytorch1.12.1
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
 
# CUDA 11.3   pytorch1.11
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
 
# CPU Only    pytorch1.11
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cpuonly -c pytorch

9.进入项目文件夹找到requirement文件并安装：pip install -r requirements.txt(默认是国外的源可以临时换源用下面的命令)
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

注：优先安装8，因为安装torch会同时安装一些requirements.txt中要求的其他包！！！

新环境创建完成！！！

注：
1.验证torch是否安装成功：在服务器终端运行python，再运行下图，print(torch.cuda.is_available())返回True。 AutoDL服务器(其他服务器及windows类似)上创建虚拟环境，安装第三方包，conda相关命令
2.安装环境中的包时，有时需要开梯子，有时不用，看情况试试！

二、相关命令补充

1.删除虚拟环境：conda remove -n your_env_name --all
2.查看有哪些conda虚拟环境及conda环境的路径：conda env list（前面是环境名，后面是环境路径）
AutoDL服务器(其他服务器及windows类似)上创建虚拟环境，安装第三方包，conda相关命令
3.查看当前环境中安装了哪些第三方包：conda list或pip list
4.当包用 conda install 安装不了时，则pip install；卸载包也是同理。
5.使用conda导出环境中配置文件：
conda env export > environment.yml，重现环境：conda env create -f environment.yml

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