[python] python 虚拟环境构建 & GPU环境

 

GPU/python环境配置与验证。

（1）GPU加速型实例安装NVIDIA GPU驱动及CUDA工具包：https://support.huaweicloud.com/usermanual-ecs/zh-cn_topic_0149470468.html#ZH-CN_TOPIC_0149470468__section1034245773916

（2）华为云linux服务器部署TensorFlow-gpu全攻略：https://www.cnblogs.com/zxyza/p/10535939.html

（3） Ubuntu安装Anaconda3： https://www.jianshu.com/p/d9fb4e65483c

（4）添加环境变量： vim ~/.bashrc

        export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"

        export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}

        export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

        export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

（5）source ~/.bashrc

（6）创建虚拟环境：

        conda create -n py37 python=3.7

        进入环境

        source activate py37

        conda activate py37

        退出环境

        source deactivate

        conda deactivate

（7）source activate py37

（8）安装tensorflow-gpu：pip install tensorflow-gpu==1.13.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（9）测试：

        import tensorflow as tf

        import os

        # os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

        print('GPU>>>>>>', tf.test.is_gpu_available())

        a = tf.constant(2.0)

        b = tf.constant(4.0)

        print(a + b)

(10) 结果：

        GPU>>>>>> True

        Tensor("add:0", shape=(), dtype=float32)

(11) 不同版本torch安装：

conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0

conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.0

conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.1

上述命令直接安装太太太慢了，可以通过更换conda源来加速下载。

# 修改conda配置
vim .condarc

# 在配置钟添加清华源
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
  - default
show_channel_urls: true


# 安装pytorch和对应版本的cudatoolkit
conda install pytorch=1.4.0 torchvision cudatoolkit=10.1