anaconda中安装pytorch和TensorFlow环境并在不同环境中安装kernel


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(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

  1. 创建一个新环境,命名为pytorch_env
    conda create -n pytorch_env python=3.8
    
  2. 激活这个环境:
    conda activate pytorch_env
    

创建TensorFlow环境

  1. 创建一个新环境,命名为tensorflow_env
    conda create -n tensorflow_env python=3.8
    
  2. 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

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

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

  1. 确保你在pytorch_env环境中。
  2. 安装ipykernel:
    conda install ipykernel
    
  3. 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

  1. 确保你在tensorflow_env环境中。
  2. 安装ipykernel:
    conda install ipykernel
    
  3. 安装一个新的kernel:
    python -m ipykernel install --user --name=tensorflow_env --display-name="TensorFlow Kernel"
    

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