深度学习创建环境方法

包括, conda创建, virtualenv创建, docker创建

1. pip创建

# 安装virtualenv
pip install virtualenv
# 创建名为py36_env空环境
virtualenv py36_env
# 激活环境
source py36_env/bin/activate

image.png

激活后, 打开project如果project内部有requirements.txt则

cd 到requirements.txt的文件夹
pip install -r requirements.txt

上述指令是一个逆过程

#确保激活该环境后, 将环境所需要的packages打包
pip freeze > requirements.txt

2. conda创建
   如果ubuntu和windows或Mac安装anaconda
   如果Xavier安装Miniforge3 如这里所示https://www.jianshu.com/p/231036636f54

打开project,如果里面有yaml文件,使用yaml配置, 则直接

cd 到yaml的文件夹
conda env create -f environment.yaml
#更新一下
conda env update -f environment.yaml

当然,zhegeenvironment.yaml也是可以逆向生成的

conda env export > environment.yaml

如果没有yaml,没关系,边试边干就行了

#创建新环境名为py37_torch_env
conda create -n py37_torch_env python=3.7
#激活
conda activate py37_torch_env
#看提示缺什么补什么
conda instal XXX

这个也可以用conda clone来从本地clone. 比如从py37_torch_env克隆到py37_torch_env2

conda create -n py37_torch_env2 --clone py37_torch_env
#或直接从该环境所在目录
conda create -n py37_torch_env2 --clone  /home/yuan/miniforge3/envs/py37_torch_env/

3. docker创建