# 环境名以DL为例 conda create -n DL python=3.7 # 创建DL环境,python为3.7版本 conda create -n DL --clone base # 在base环境基础上创建DL环境 conda activate DL # 激活(切换到)DL环境 conda env list # 查看有哪些环境 conda env remove -n DL # 删除DL环境 conda list # 查看当前环境所安装的库和版本更换镜像源
# 添加中科大源 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.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ conda config --set show_channel_urls yes # conda config --remove-key channels 换回默认源:安装各种库
# 安装keras为例 conda install keras=2.2.4 #安装对应版本的keras pip uninstall keras # 卸载kerasPytorch安装
去官网安装:Pytorch官网
显卡nvidia-smi # 查看显存使用情况,也显示安装的cuda版本打开visdom
python -m visdom.server