目录
- 概述
- 创建虚拟环境
- 虚拟环境的激活与切换
- 安装Pytorch
- 进行验证
- 虚拟环境的复制、复现与删除
- Jupyter notebook的安装与使用
概述
本文主要针对在Anaconda3中创建虚拟环境并安装Pytorch学习框架，Ubuntu和Windows下操作基本一致。
创建虚拟环境
在终端下，创建环境的命令是
conda create -n your_env_name(虚拟环境名称) python==xx(想要创建的虚拟环境的python版本号)可以根据自己需要修改
例如要创建基于python_3.8的1.7版本的pytorch
输入y按下enter确认开始下载安装。
终端提示上述信息说明虚拟环境创建成功。
虚拟环境的激活与切换
虚拟环境创建完成之后，终端输入以下命令即可激活虚拟环境。
conda activate your_env_name(虚拟环境名称)退出当前虚拟环境命令如下。
conda deactivate运行效果如图：
如果需要切换虚拟环境，建议先退出当前虚拟环境，再进入需要切换到的环境。 否则就会像下图我尝试的这样，发生虚拟环境的嵌套，容易误操作。
此外，还可以用"conda info -e"和"conda env list"来查看当前已经安装的虚拟环境信息及位置。
conda info -e
conda env list运行效果如图：
安装Pytorch
激活环境之后，就可以在环境中安装pytorch框架。 进入Pytorch官网点击install进行选择。
如上图，如果需要安装的是pytorch_1.7版本，可以直接选择系统、安装方式和CUDA版本，复制下方红色框中的命令到终端即可安装。 需要其他版本pytorch可以点击图中绿色框内的选项，查看pytorch的早期版本。
例如pytorch1.4，复制相应的命令到终端即可安装。
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch可根据需要修改安装版本，但需要提前查询兼容和版本对应关系。
另外安装的时候要将命令后的-c pytorch删除，从国内源进行下载，速度快一些。
注意：目前发现删除-c pytorch之后conda无法找到torchvision0.5.0，安装时可删除“torchvision==0.5.0”，待框架安装完毕在自己创建的虚拟环境下用pip安装即可。
conda安装pytorch可以直接复制命令到终端执行。 以下以pytorch_1.7、CUDA11.0为例。
查看conda找到将要安装的包是否是要进行安装的，如果是，输入y之后enter确认进行下载；
如果不是，就需要重新检查安装pytorch的命令。
终端提示上述信息说明pytorch框架安装成功。
进行验证
在自己创建的虚拟环境中，依次执行以下代码进行验证：
python
import torch
torch.cuda.is_available()如下图提示True说明框架配置成功，且GPU可用。
虚拟环境的复制、复现与删除
如果工作站已经配置好了某一环境，但出于互不干扰的考虑，需要另外创建一个各软件、库均相同的版本，可以直接利用conda的复制命令。
例如我想复制xwb创建的python3.6和pytorch1.4的虚拟环境，可以直接在终端输入
conda create -n your_env_name(要创建的虚拟环境名称) --clone env_name(要复制的虚拟环境名称)进行虚拟环境的复制。
注意：复制环境时一定要提前更改名字，以免导致环境错乱。
复制完成之后激活进入使用。
需要注意的是conda复制时只会将原来环境中用conda install等命令安装的包进行复制，不能够复制pip等命令安装的包和软件。
如果想要导出配置好的虚拟环境，并在另外一台设备上进行虚拟环境的复现。
可以激活进入需要导出复现的虚拟环境，然后在终端执行
conda env export > environment.yaml导出已有环境。
执行后会在根目录生成一个environment.yaml的文件。
复制该文件到另外一台设备的根目录，在终端执行“conda env create -f environment.yaml”命令即可复现虚拟环境。
注意：以上复现虚拟环境是我在win10中进行的尝试，不同操作系统的设备不能相互复现。
而如果觉得某一个虚拟环境多余，就可以直接对其进行删除操作（不可逆，请谨慎操作）
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all 删除虚拟环境Jupyter notebook的安装与使用
每一个虚拟环境都需要安装jupyter notebook。
conda install jupyter notebook
终端提示上述信息说明juputer notebook安装成功。在利用Xshell或者VSCode远程连接工作站之后，Xshell和VSCode的界面显示分别如下：
此时如果要使用jupyter notebook调试程序，需要先激活进入到自己的环境，并进入自己的文件夹下，以确保jupyter的根目录是自己的文件夹。之后再启动jupyter即可。
conda activate your_env_name(虚拟环境名称)
cd /data/students/master/****/your_folder(你的文件夹)注意：一定要激活进入到自己的虚拟环境之后再进行包的安装等操作。
