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Anaconda 仮想環境の構築 == 編集中 ==

anaconda-logo.png
pypi_logo.png

 「Anaconda」環境下で各プロジェクトを実行するための仮想環境の構築補手順をまとめる

▲ 目 次
※ 最終更新:2024/06/21 

事前準備(プロジェクト共通)

Anaconda のインストール

仮想環境に PyTorch をインストール(詳細)~

pytorch01_m.jpg


● オフィシャルサイト PyTorch FROM RESEARCH TO PRODUCTION からインストールのためのコマンドを取得する

※ GPU/CPU を指定してコマンドを得る

(py_learn) pip install torch torchvision torchaudio        ← CPU の場合 (2024.02.07)
(py_learn) pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 &t; ← GPU の場合 (2024.02.12)

環境の確認~

・「Python」のバージョン

(****) python -V
Python 3.11.7

・「Pytorch」のインストール確認とバージョン

(****) python -c 'import torch;print(torch.__version__)'

・「Pytorch」で GPU 使用できるかの確認

(****) python -c 'import torch;print(torch.zeros(1).cuda())'

プロジェクト環境設定8:【復習】PyTorch ではじめる AI開発)【仮想環境(py_learn)】

  1. 新しく仮想環境(py_learn) を作成する
    (base)conda create -n py_learn python=3.11 -y
    (base)conda info -e
  2. 仮想環境(py_learn) を起動する
    (base) conda activate py_learn
  3. 仮想環境に PyTorch をインストールする
    (py_learn) pip3 install torch torchvision torchaudio        ← CPU の場合 (2024.02.07)
    (py_learn) pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121     ← GPU の場合 (2024.02.12)
  4. 「conda install」コマンドでパッケージをインストール
    (py_learn) conda install ffmpeg ffmpeg-python -c conda-forge -y
    (py_learn) conda install opencv pandas tqdm matplotlib PyYAML -y
  5. 「pip install」コマンドでパッケージをインストール
    (py38_learn) cd /anaconda_win/workspace_pylearn/            ← Windows の場合
    (py38_learn) cd ~/workspace_pylearn/                        ← Linux の場合
    
    (py38_learn) pip install -r requirements.txt
    ▼「python chapt02_1x.py」の内容

環境確認~

 
 

更新履歴

参考資料