深度学习环境搭建（六）—— Pytorch/TensorFlow

这部分我们要安装深度学习中最常用的两个框架，Pytorch和TensorFlow。目前Pytorch最新的版本为1.7，TensorFlow最新版本为2.3。但这里不推荐安装最新版，因为最新版一般会很不稳定，对硬件和其他Python包的支持也不是很好。推荐安装Pytorch 1.6和TensorFlow 2.1。关于Pytorch与TensorFlow之间孰优孰劣不在本文的讨论范围内。

1. 用conda创建python虚拟环境

使用conda命令可以创建虚拟环境，不同虚拟环境之间的安装包不会互相影响。

• 创建虚拟环境：

conda create -n tensorflow2 python=3.7

这里我们创建一个名为tensorflow2的虚拟环境，python版本为3.7.

• 进入虚拟环境：

source activate tensorflow2

image.png

注意这里左边括号里显示目前的虚拟环境为tensorflow2

2. 安装TensorFlow：

pip install tensorflow-gpu==2.1.0

在虚拟环境中安装TensorFlow 2.1和其他需要的安装包。

• 安装成功
  打开终端，输入python进入程序：

(tensorflow2) ➜ python
Python 3.7.9 (default, Aug 31 2020, 07:22:35)
[Clang 10.0.0 ] :: Anaconda, Inc. on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> tensorflow.__version__
2.1.0
>>> tensorflow.test.is_gpu_available()
True
>>>

如果出现上面的信息，则说明安装成功。

3. 安装Pytorch

安装过程与上述第1步和第2步类似。

• 使用conda创建名为pytorch的虚拟环境并进入

conda create -n pytorch python=3.7
source activate pytorch

• 在虚拟环境中安装Pytorch 1.6
  访问Pytorch官网，选择合适的版本，输入提示的命令。

image.png

• 安装成功
  打开终端，输入python进入程序：

(pytorch) ➜ python
Python 3.7.9 (default, Aug 31 2020, 07:22:35)
[Clang 10.0.0 ] :: Anaconda, Inc. on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> pytorch.__version__
1.7.0
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>>

4. 常用命令

• 进入虚拟环境

source activate xxx

• 退出虚拟环境

source deactivate

• 查看conda命令安装的包

conda list

• 查看pip命令安装的包

pip list