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目标

小白在最基础的环境配置里一般都会出现许多问题。
这里把一些常见的问题分享出来。希望可以节省大家一些时间。

最终目标是可以在cmd虚拟环境里进入jupyter notebook，new的时候有对应的环境，并且可以跑通所有的import code。

第一步： 在anaconda中创建一个专门的虚拟环境

conda create -n py37_torch131 python=3.7

第二步：激活环境

# 激活环境
source activate py37_torch131## 如果source报错，改用conda 
conda activate py37_torch131# 退出环境的指令
deactivate

以上两步一般都不会出现什么问题。

第三步：在虚拟环境下安装pytorch1.3.1及各种依赖库

原始安装代码：

# 安装pytorch1.3.1
conda install pytorch=1.3.1 torchvision cudatoolkit=10.0# 安装其他依赖库
pip install jupyter tqdm opencv-python matplotlib pandas

这一步可能会遇到非常多的安装的问题。

安装的时候可能会遇到：
① channel找不到的，报错为 The following packages are not available from current channels；
②也可能文件比较大，或者下载速度非常慢。

此外，conda的安装目前不支持断点续传，一旦卡住了或者超时，就需要重头再来。

这里提供一种针对各种安装问题的通用解决方案： 尽量都通过清华源的镜像下载安装。相比速度很快。

# 先添加清华的channelsconda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --set show_channel_urls yes# 安装pytorch
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
# conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 # 不指定版本的话，默认下载最新的，这样的话再baseline里可能会遇到需要将target类型转为long的报错提示conda install pytorch=1.3.1 torchvision cudatoolkit=10.0# 安装其他依赖包
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter tqdm opencv-python matplotlib pandas

如果要安装其他包，可以先网上搜索下清华镜像是否有，一般都会有的。然后尽量通过清华镜像资源下载。

第四步：启动notebook

jupyter-notebook
jupyter notebook
# 以上两种方式都可以启动notebook

本来要开始愉快的代码之旅了，结果发现在notebook里new的时候，并没有我们刚刚创建的那个虚拟环境。

原因是缺少nb_conda插件，以及没有导入虚拟环境。

# 安装nb_conda插件
conda install nb_conda
conda install ipykernel# 导入虚拟环境
python -m ipykernel install --user --name py37_torch131 --display-name "py37_cv"# 最后启动jupyter notebook
jupyter notebook

总结

要敲的指令按顺序如下：

conda create -n py37_torch131 python=3.7 
conda activate py37_torch131conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yesconda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda install pytorch=1.3.1 torchvision cudatoolkit=10.0pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter tqdm opencv-python matplotlib pandasconda install nb_conda
conda install ipykernelpython -m ipykernel install --user --name py37_torch131 --display-name "py37_cv"
jupyter notebook

在notebook里new file的时候记得选择 py37_cv那个环境。

最终效果如下：