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博主原文链接:https://www.yourmetaverse.cn/nlp/466/

(封面图由文心一格生成)

anaconda中安装pytorch和TensorFlow环境并在不同环境中安装kernel

Anaconda是数据科学和机器学习领域中广泛使用的Python分发版。它简化了包管理和部署过程,特别是在处理复杂的依赖关系时。在本教程中,我将指导你如何在Anaconda中创建独立的PyTorch和TensorFlow环境,并在每个环境中安装相应的Jupyter Notebook kernel。

步骤1:安装Anaconda

首先,确保你的系统中安装了Anaconda。你可以从Anaconda官网下载并遵循安装指南进行安装。

步骤2:创建独立环境

打开Anaconda命令行界面。

创建PyTorch环境

创建一个新环境,命名为pytorch_env:conda create -n pytorch_env python=3.8

激活这个环境:conda activate pytorch_env

创建TensorFlow环境

创建一个新环境,命名为tensorflow_env:conda create -n tensorflow_env python=3.8

激活这个环境:conda activate tensorflow_env

步骤3:安装PyTorch和TensorFlow

确保你在正确的环境中。

在PyTorch环境中安装PyTorch

在pytorch_env环境中,运行以下命令:

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

根据你的系统配置选择合适的CUDA版本。

在TensorFlow环境中安装TensorFlow

在tensorflow_env环境中,运行以下命令:

conda install tensorflow

步骤4:为每个环境安装Jupyter Notebook kernel

为PyTorch环境安装kernel

确保你在pytorch_env环境中。安装ipykernel:conda install ipykernel

安装一个新的kernel:python -m ipykernel install --user --name=pytorch_env --display-name="PyTorch Kernel"

为TensorFlow环境安装kernel

确保你在tensorflow_env环境中。安装ipykernel:conda install ipykernel

安装一个新的kernel:python -m ipykernel install --user --name=tensorflow_env --display-name="TensorFlow Kernel"

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