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
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