寫(xiě)在前面

我們?cè)谛麻_(kāi)始一個(gè)python項(xiàng)目前最好重新創(chuàng)建一個(gè)conda環(huán)境，避免重復(fù)使用一個(gè)conda環(huán)境里面的庫(kù)會(huì)重復(fù)或版本對(duì)應(yīng)不上等情況。最好就是一個(gè)項(xiàng)目對(duì)應(yīng)一個(gè)conda環(huán)境，里面的第三方庫(kù)都是為這個(gè)項(xiàng)目服務(wù)的

本文以windows為例展示開(kāi)始創(chuàng)建新的conda環(huán)境及配置，Linux大差不差

創(chuàng)建conda環(huán)境

首先在電腦找到conda的cmd命令行文件，打開(kāi)在這執(zhí)行conda命令進(jìn)行操作

之后輸入命令行進(jìn)行創(chuàng)建即可，-n后面是要?jiǎng)?chuàng)建的conda環(huán)境名稱(chēng)，后面是指定了python的版本是3.8，可根據(jù)自己需要更改

conda create -n yolov9 python=3.8

回車(chē)后會(huì)提示問(wèn)你y/n，這個(gè)時(shí)候直接輸入Y就可以安裝了

如果出現(xiàn)，下圖情況，恭喜你，，，沒(méi)安裝成功！嘻嘻（狗頭）

原因是什么我也不清楚，但是我有解決方法，按照網(wǎng)上的教程都不行，最有效的就是刪文件，找到下圖中的文件，右鍵刪除就好了，然后重新執(zhí)行上述命令就能安裝了（這個(gè)方法有個(gè)缺點(diǎn)就是，每次安裝一個(gè)conda環(huán)境都要?jiǎng)h除一次）

方法就是：按住win + R鍵，在彈出框輸入，%HOMEPATH%，之后就會(huì)打開(kāi)用戶目錄，找到.condarc文件，右鍵刪除即可，然后重新執(zhí)行安裝命令，出現(xiàn)下面這個(gè)就是成功了

不放心也可以通過(guò)命令，查看conda的所有環(huán)境名稱(chēng)，如果有剛創(chuàng)建的那個(gè)，則成功了

conda env list

配置conda環(huán)境基本需求

在操作剛創(chuàng)建的conda環(huán)境之前，一定要先切換conda環(huán)境哦，要不然就是在base環(huán)境操作了，切換環(huán)境,命令一定要記

conda activate hkd

成功后的樣子：

創(chuàng)建好環(huán)境后就是配置conda環(huán)境里面的基本需要了，方便以后在這個(gè)環(huán)境里操作什么的，比如配置清華源?。。?/p>

一鍵永久配置清華源，執(zhí)行下面的命令后，以后下載第三方庫(kù)都是優(yōu)先清華源找了，速度比較快

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

之后就可以安裝cuda環(huán)境和pytorch環(huán)境這些啦，因?yàn)槲译娔XGPU太low了，我就不展示了，命令如下：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

或者pip安裝

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

cuda版本不能超過(guò)你電腦的GPU版本哦，具體可以用nvidia-smi來(lái)查版本和GPU的使用情況，如果你不是跑深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目，其實(shí)不裝這個(gè)GPU也是可以的

如果還要安裝什么其他東西，那么你們自己安裝就可以了，下面直接展示怎么在pycharm中使用創(chuàng)建好的conda環(huán)境

pycharm中使用conda環(huán)境

首先點(diǎn)pycharm中的文件file-》setting設(shè)置-》python解析器

點(diǎn)擊右邊的add添加環(huán)境

然后選擇已有的環(huán)境，找到自己anoconda的安裝位置，找到env，然后找到python.exe文件添加進(jìn)來(lái)即可

之后自己要安裝什么第三方庫(kù)就直接在pycharm下面的命令行或者conda命令行都可以安裝，conda install 安裝的就比較全，但是可能慢

pip install安裝的就比較快，但是可能安裝不全，但是我還是推薦pip安裝，快就完事了

后面就把你項(xiàng)目導(dǎo)進(jìn)來(lái)，安裝好庫(kù)就可以運(yùn)行了?。。?/p>

最后附上一些你可能會(huì)用到的東西?。。。?/p>

管理環(huán)境：

• 激活環(huán)境：conda activate 環(huán)境名稱(chēng)
• 退出環(huán)境：conda deactivate
• 列出所有環(huán)境：conda env list / conda info -e
• 刪除環(huán)境：conda env remove -n 環(huán)境名稱(chēng)

管理包：

• 安裝包：conda install 包名
• 安裝特定版本的包：conda install 包名=版本號(hào)
• 升級(jí)包：conda update 包名
• 卸載包：conda remove 包名
• 搜索包：conda search 包名

在python中操作查看GPU相關(guān)：

• import torch
• print(‘CUDA版本:’,torch.version.cuda)
• print(‘Pytorch版本:’,torch.version)
• print(‘顯卡是否可用:’,‘可用’ if(torch.cuda.is_available()) else ‘不可用’)
• print(‘顯卡數(shù)量:’,torch.cuda.device_count())

總結(jié) 

到此這篇關(guān)于從零開(kāi)始創(chuàng)建conda環(huán)境、常用命令的使用及pycharm配置項(xiàng)目環(huán)境的文章就介紹到這了,更多相關(guān)創(chuàng)建conda環(huán)境及pycharm配置項(xiàng)目?jī)?nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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