pip/conda环境配置(win / linux)

pip install 名字
conda install 名字
pip install -r 路径/requirements.txt
API软件包编译安装方式，这个方法需要先提前安装make，许多包可以用这个方式安装，同时这个方法在linux中使用方便，例如安装cocoapi可以安装make的方法（我使用的是第二个链接）：WINDOWS下安装make工具的方法 - EDA88电子技术博客在windows系统下安装make编译功能_卓沅best的博客-CSDN博客_windows make编译
下载whl编译：通常我们下包，下的就是whl文件，pip和conda也不过就是下载的工具，那么直接去找whl来编译也是可以的，一般github上有

比如github这里提供了一个网址，我们点进去

点击想要的版本号就可以下载，下载之后

pip install 文件路径/***.whl

镜像源/网络问题：

镜像源问题_坠金的博客-CSDN博客

版本对应关系（下文扫一眼即可）：

环境依赖（非常重要）

如果你运算在gpu上，那首先要安装geforce的显卡驱动（N卡），然后安装cuda toolkit和cudnn

这一步如果你是用算力较高的显卡，需要特别注意算力和cuda的匹配

参考的检验方法：PyTorch检测cuda - 知乎 (zhihu.com)

import torch
print('CUDA版本:',torch.version.cuda)
print('Pytorch版本:',torch.__version__)
print('显卡是否可用:','可用' if(torch.cuda.is_available()) else '不可用')
print('显卡数量:',torch.cuda.device_count())
print('是否支持BF16数字格式:','支持' if (torch.cuda.is_bf16_supported()) else '不支持')
print('当前显卡型号:',torch.cuda.get_device_name())
print('当前显卡的CUDA算力:',torch.cuda.get_device_capability())
print('当前显卡的总显存:',torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory/1024/1024/1024,'GB')
print('是否支持TensorCore:','支持' if (torch.cuda.get_device_properties(0).major >= 7) else '不支持')
print('当前显卡的显存使用率:',torch.cuda.memory_allocated(0)/torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory*100,'%')

cuda toolkit下载地址（新）：

该工具包对于开发利用 CUDA 在 NVIDIA GPU 上进行并行计算的软件是必需的，CUDA 工具包向后兼容。这意味着针对特定版本的 CUDA 工具包编译的应用程序将继续与更高版本的驱动程序一起使用。但是，这种向后兼容性特定于 CUDA 驱动程序，不一定适用于其他包的版本。比如在 PyTorch 和 CUDA 的上下文中，向后兼容性将取决于 PyTorch 与特定 CUDA 版本的兼容性，而不是 CUDA 驱动程序本身。原理补充：CUDA 兼容性：： NVIDIA Data Center GPU 驱动程序文档

注意 30系显卡只支持11.以上的版本，因此也限定了能使用的tensorflow版本

在我们的具体使用中，其实真正需要的并不是整个CUDA，而是cudatoolkit

查看显卡匹配的cuda版本：nvidia -smi显示的版本就是能安装的最高版本(因为高版本的cuda兼容低版本的cuda toolkit)

cuda和显卡的对应关系：报错NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU with CUDA capability sm_89 is not compatible with ...-CSDN博客

CUDA Toolkit 旧版下载地址

注意如果是安装旧版 最新的patch也要下载

安装后输入nvcc --version 有显示就说明安装成功
如果没有显示，那么注意是否添加路径

此电脑-属性-高级系统设置-环境变量

可以看到我的电脑红色的是cuda9的路径，如果我想切换到11.1，可以把9的删掉，目前只有这种笨方法，有更好的方法欢迎留言

cuddn下载地址，里面写了和cuda的对应关系

下载并解压文件夹，将解压后的文件夹下的文件拷贝到cuda安装目录下，与之相对应的文件夹下

tensorflow

tensorflow不太好用，个人推荐pytorch

注意30系显卡只能用2.以上的版本

pip install tensorflow-gpu==1.5.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

cuda cuddn决定tensorflow版本，选windows拖到底下

检测有没有安装好：

python

import tensorflow as tf

tf.test.is_gpu_available()

numpy：

和python的对应关系

安装完之后，一般numpy也安装好了，但是避免出问题，可以看一眼numpy的版本，如果不匹配，conda install numpy

keras：

安装keras之前一定要装tensorflow

tensorflow决定keras安装什么版本

更早版本的

List of Available Environments - FloydHub Documentation

测试 import keras

注意protobuf和keras的关系

torch：

对应关系这个链接我还没找到找到的小伙伴告诉我一下

在这里插入图片描述

在安装torch之前一定先把对应版本的cuda和cudnn安装好

这一块弄不好会报错：No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME='C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1'

Start Locally | PyTorch

第一个建议选LTS（长期支持版本）

注意到note的命令

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch-lts -c conda-forge

直接在pycharm的terminal中输入就可以了

如果是安装之前的版本

注意到这里写了版本对应关系

用anaconda安装torch。新建虚拟环境后，直接在pytorch官网官网链接找到“Install”按钮。这里一键搞定torch，torchvision，cudatoolkit等等，不需要另外安装cuda（笔者在没有单独安装CUDA情况下，成功运行了torch-gpu，很丝滑），并且版本都会自己对于对应好，原因是anaconda都集成在虚拟环境里面了，统一管理各个依赖包。有镜像源的情况下，去掉末尾的“-c pytorch”会更快，因为加上-c pytorch 后就不是从清华源镜像下载，否则经常容易下载超时。不过conda下载超时时间可以设置。

检查是否安装成功：

结束前还要检查一下torch安装的是不是gpu版本（自己有显卡要跑的话就得gpu版本的）

torch.cuda.is_available()

torch.cuda.get_device_name(0)

如果不是的话：改成选stable版本的

22/07/04 torch.cuda.is_available()=False 在cmd里查显卡没查到但是重启之后就自己好了，猜测可能是显卡松动了

可以参考：安装PyTorch GPU/CPU 两种方法，各种版本，稳稳的！_哔哩哔哩_bilibili

一些常用包的安装

cv2：

conda install -c conda-forge opencv

apex：下载地址

下载到项目内解压，然后cmd输入：python setup.py install

修改miniconda3\envs\yolox\Lib\site-packages\apex-0.1-py3.8.egg\apex\amp\_amp_state.py
if TORCH_MAJOR == 1 and TORCH_MINOR < 8:
from torch._six import container_abcs
else:
import collections.abc as container_abcs

pycocotools:

pip install cython
pip install pycocotools

在windows中更简单的方法：pip install pycocotools-windows

如果源不好使，见镜像源问题部分

linux版本匹配问题

稍微简单一点，一般项目里有envs.sh这个文件，直接：bash envs.sh就会自动执行

这个文件可以用记事本打开看内容

如果报错的话就看是第几行的内容执行有问题

注意这几个的安装，可能本身是依赖，或者要依赖其他的，报错的话根据这几个的名字去搜索解决方案：pip / cmake / dlib

cuda

如果在linux中

查看/usr/local/cuda/bin下是否有nvcc可执行程序，如果没有说明cuda没有正常安装，需要重新安装，如果有，进入下一步

再输入nvcc --version看是否显示

如果还错就检查是不是和cuda版本冲突

添加环境变量，打开~/.bashrc ，添加环境变量export PATH="$PATH:/usr/local/cuda/bin"

然后source ./.bashrc

配置失败的可能原因：

1.conda或者pip没有添加正确的源（清华源也没有所有的资源）

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

conda config --set show_channel_urls yes pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple

2.被源拒绝访问，以清华源为例：

https://github.com/tuna/issues/issues/1455

其他：

退回上一级目录：cd ..

更新pip：python -m pip install -U pip

查看已经安装的包：pip list

生成requirement.txt
pip freeze > requirements.txt

项目gitclone：

git clone https://ghproxy.com/项目gitclone地址

报错

环境问题常见报错-CSDN博客