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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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