anaconda配置pytorch环境 ubuntu
时间: 2025-01-06 07:41:20 浏览: 69
### 使用Anaconda在Ubuntu上配置PyTorch开发环境
#### 安装Anaconda
为了确保拥有最新版本的Anaconda,在终端执行以下命令来下载并安装Anaconda:
```bash
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh
```
按照提示完成安装过程,通常可以接受所有的默认设置[^2]。
#### 初始化Anaconda
安装完成后初始化Anaconda以便于后续操作更加便捷:
```bash
conda init bash
source ~/.bashrc
```
这一步骤使得每次打开新的终端窗口时自动激活base环境[^3]。
#### 创建专用Python环境
创建一个新的Conda环境用于隔离不同项目的依赖关系。假设这个新环境名为`pytorch_env`并且基于Python 3.9版本:
```bash
conda create -n pytorch_env python=3.9
```
激活刚刚创建好的环境:
```bash
conda activate pytorch_env
```
#### 安装PyTorch及相关库
进入所需的环境中之后就可以开始安装PyTorch以及其他必要的机器学习工具包了。对于CUDA支持的选择取决于硬件情况和个人需求。下面的例子展示了一个典型的CPU-only PyTorch安装方式:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
```
如果需要GPU加速,则应替换上述命令中的`cpuonly`部分为具体的CUDA版本号,例如针对CUDA 11.7:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch
```
此时已经成功设置了基本的PyTorch开发环境[^1]。
#### 整合到PyCharm IDE
为了让PyCharm能够识别刚才建立起来的Conda环境作为解释器,需遵循如下步骤:
- 打开PyCharm项目;
- 进入 `File -> Settings -> Project: your_project_name -> Python Interpreter`;
- 点击右上角齿轮图标选择`Add...`;
- 在弹出对话框里挑选`Conda Environment`,再点击右侧箭头找到之前创建的那个特定名称(如这里的`pytorch_env`) 的环境路径;
- 应用更改后关闭设置面板。
现在可以在PyCharm中愉快地编写和运行基于PyTorch的应用程序了。
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