如何详细步骤搭建PyTorch开发环境?
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本文共计782个文字,预计阅读时间需要4分钟。
1. 使用conda创建虚拟环境: conda create -n pytorch_gpu python=3.6 创建虚拟环境相对较快,它会自动为该环境安装一些基本库,无需长时间等待。
2. 激活虚拟环境并安装PyTorch GPU: conda activate pytorch_gpu 进入虚拟环境后,可以直接安装PyTorch GPU版本。
1.conda创建虚拟环境pytorch_gpu
conda create -n pytorch_gpu python=3.6
创建虚拟环境还是相对较快的,它会自动为本环境安装一些基本的库,等待时间无需很长,成功之后界面如下所示:
2.切换到pytorch环境
使用如下命令,切换到我们刚刚创建好的pytorch虚拟环境,这样我们避免与其它python环境之间的干扰。
conda activeta pytorch_gpu
切换成功之后就会看到在路径前边显示我们已经进入该虚拟环境。
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1. 使用conda创建虚拟环境: conda create -n pytorch_gpu python=3.6 创建虚拟环境相对较快,它会自动为该环境安装一些基本库,无需长时间等待。
2. 激活虚拟环境并安装PyTorch GPU: conda activate pytorch_gpu 进入虚拟环境后,可以直接安装PyTorch GPU版本。
1.conda创建虚拟环境pytorch_gpu
conda create -n pytorch_gpu python=3.6
创建虚拟环境还是相对较快的,它会自动为本环境安装一些基本的库,等待时间无需很长,成功之后界面如下所示:
2.切换到pytorch环境
使用如下命令,切换到我们刚刚创建好的pytorch虚拟环境,这样我们避免与其它python环境之间的干扰。
conda activeta pytorch_gpu
切换成功之后就会看到在路径前边显示我们已经进入该虚拟环境。

