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Linux和Windows系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch,含GPU、CPU版本详

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汀丶人工智能
发布2023-07-13 11:39:18
6380
发布2023-07-13 11:39:18
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文章被收录于专栏:NLP/KGNLP/KG

Linux和Windows系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch,含GPU、CPU版本详细安装过程

1.下载 Anaconda 的安装包

Anaconda安装:Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境,避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。

1.1 Linux下载Anaconda

首先需要在官网上选择需要安装的版本。

官网地址:https://repo.anaconda.com/archive/ 如选择当前最新版本进行安装:

https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-0-Linux-x86_64.sh

然后下载该安装包。

代码语言:txt
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下载命令
wget  https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-0-Linux-x86_64.sh
  1. 进入安装包所在目录,先对安装包进行赋权,再执行安装程序
代码语言:txt
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#查看路径
pwd
赋权命令:
chmod +x Anaconda3-2023.07-0-Linux-x86_64.sh
安装命令:
sh Anaconda3-2023.07-0-Linux-x86_64.sh
  1. 出现如下画面:
  1. 点击 Enter(回车键),出现 More,继续按 Enter,最后输入 yes 同意用户许可证就行。
  1. 直至出现以下画面,就安装成功了!

1.2 Windows下载Anaconda

参考文章:https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/115861876

  1. 第一步 下载
  2. Anaconda官网 选择下载Windows Python3.8 64-Bit版本。
  3. 确保已经安装Visual C++ Build Tools(可以在开始菜单中找到),如未安装,请点击 下载安装
  4. 第二步 安装

运行下载的安装包(以.exe为后辍),根据引导完成安装, 用户可自行修改安装目录(如下图)

  1. 第三步 使用

点击Windows系统左下角的Windows图标,打开:所有程序->Anaconda3/2(64-bit)->Anaconda Prompt在命令行中执行指令即可

后续框架库包安装同linux

2.环境变量配置

2.1 linux环境变量配置

Linux上成功安装anaconda后-bash: conda: command not found

如题,出现这个问题可能是环境变量配置有问题。

省流请看这里:执行cat ~/.bashrc命令查看.bashrc文件内容,若文件中没有export PATH="XXX/anaconda3/bin:$PATH"说明是环境变量未配置,可以继续往下看了;若文件中有此路径,请退出本文,自行校对一下路径。

  1. 打开.bashrc文件
代码语言:txt
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vim ~/.bashrc
  1. 在最后一行新增 anaconda 路径
代码语言:txt
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export PATH="XXX/anaconda3/bin:$PATH"
  1. 保存文件(按esc后输入:wq回车)并使环境变量生效打开文件后按i进入编辑模式,按Esc退出编辑模式,shift+冒号然后输入wq 保存文件并退出注意:这里是anaconda的安装路径,根据自己的安装路径即可
代码语言:txt
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source ~/.bashrc

执行以上三步后,便可在linux上使用conda命令了!

2.2 Windows 环境变量配置

其实,以上的环境变量配置,相当于在window环境下的环境变量加上环境变量。如在window环境下安装anaconda,安装过程中会提示是否将环境变量加入到path中,如果选上该选项,便可省去很多麻烦,安装完后直接在终端使用conda命令;

如果没有选上,是无法直接使用conda命令的,需要在系统的环境变量中加上安装路径才可以使用conda命令。自动添加的安装路径的步骤:此电脑–>属性–>高级系统设置–>环境变量–>系统变量–>Path添加anaconda的安装路径。

3.用 conda 创建虚拟环境

代码语言:txt
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#1.创建指定python版本的环境
conda create --name paddlenlp python=3.8
#2. 激活环境
conda activate paddlenlp
#3.退出环境
conda deactivate

4.安装项目依赖包&深度学习框架

4.1安装项目依赖包

代码语言:txt
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安装项目requirement.txt文件依赖:
pip install -r requirement.txt
生成requirement.txt文件:
pip freeze > requirements.txt

4.2 安装Paddle&Paddlenlp

4.2.1 安装paddle

官网:https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html

windows安装使用win下指令即可

  • conda安装
代码语言:txt
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conda install paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge 
  • pip安装
代码语言:txt
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pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
  • 验证安装

安装完成后您可以使用 python3 进入 python 解释器,输入import paddle ,再输入 paddle.utils.run_check()

代码语言:txt
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import paddle
paddle.utils.run_check()

如果出现PaddlePaddle is installed successfully!,说明您已成功安装。

  • 报错:ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory

解决办法

  • 简约版(省流) 在激活后执行export LD_LIBRARY_PATH="$CONDA_PREFIX/lib"将包括libcudart.so.11.0如果你想让它自动化,将此内容添加到env-prefix/etc/conda/activate.d/env_vars.sh,这将在conda activate上运行脚本并设置LD_LIBRARY_PATH
代码语言:txt
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cd $CONDA_PREFIX
mkdir -p ./etc/conda/activate.d
touch ./etc/conda/activate.d/env_vars.sh

#写入 并保存
vim ./etc/conda/activate.d/env_vars.sh
export LD_LIBRARY_PATH="$CONDA_PREFIX/lib"
  • 详细版
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1. activate你的虚拟环境,查看虚拟环境路径

echo $CONDA_PREFIX

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代码语言:txt
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2. 去这个路径下建立这些文件夹和文件。在activate的时候,会自动运行activate.d/env_vars.sh,deactivate的时候,会自动运行deactivate.d/env_vars.sh。你可以设置任何你想设置的变量,这里我们更改LD_LIBRARY_PATH
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代码语言:txt
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cd $CONDA_PREFIX

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mkdir -p ./etc/conda/activate.d

代码语言:txt
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mkdir -p ./etc/conda/deactivate.d

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touch ./etc/conda/activate.d/env_vars.sh

代码语言:txt
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touch ./etc/conda/deactivate.d/env_vars.sh

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3. 编辑activate.d/env_vars.sh,注意换成你的名字,注意=前后不能有空格哦

export OLD_LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}

export LD_LIBRARY_PATH=anaconda3/envs/your_name/lib64

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编辑deactivate.d/env_vars.sh,这样deactivate的时候,会恢复设置
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export LD_LIBRARY_PATH=${OLD_LD_LIBRARY_PATH}

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unset OLD_LD_LIBRARY_PATH

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4. deactivate虚拟环境,再次activate你的虚拟环境,再查看
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echo $CONDA_PREFIX

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可以看到已经变成了anaconda3/envs/your_name/lib64。如果这个路径下的gcc已经含有了GLIBCXX_3.4.20,那么就不再会报错了。

4.2.2 安装paddlenlp

  • 环境依赖
    • python >= 3.7
    • paddlepaddle >= 2.3
  • pip安装
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#创建名为my_paddlenlp的环境,指定Python版本为3.8
conda create -n my_paddlenlp python=3.8
#进入my_paddlenlp环境
conda activate my_paddlenlp

#安装PaddleNLP

pip install --upgrade paddlenlp>=2.0.0rc -i https://pypi.org/simple

pip install --upgrade paddlenlp>=2.0.0rc -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

github代码会跟随开发进度不断更新:或者可通过以下命令安装最新 develop 分支代码:

代码语言:txt
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pip install --pre --upgrade paddlenlp -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/paddlenlp.html

按如上方式配置后,即可在环境中使用PaddleNLP了,命令行输入python回车后,import paddlenlp试试吧,之后再次使用都可以通过打开'所有程序->Anaconda3/2(64-bit)->Anaconda Prompt',再执行conda activate my_paddlenlp进入环境后,即可再次使用PaddleNLP。

  • 相关pip问题默认镜像问题(trusted-host问题),安装设定清华源即可

进入虚拟环境,查看pip安装路径

代码语言:python
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whereis pip


pip: /usr/bin/pip3.8 /etc/pip.conf /root/anaconda3/envs/paddlenlp/bin/pip
代码语言:python
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#查看pip.conf,修改成清华源,:wq 保存即可
vim /etc/pip.conf
代码语言:python
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[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
[install]
trusted-host=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
  • 代码安装
代码语言:txt
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git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.git
cd PaddleNLP
git checkout develop

如果遇到:github 报错 Failed to connect to github.com port 443:connection timed out、一般原因:电脑里开启了代理,例如开启了翻墙软件等,就会造成这个原因

代码语言:txt
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取消全局代理:
git config --global --unset http.proxy
 
git config --global --unset https.proxy

4.3 安装pytorch

4.3.1 GPU版本安装

安装 pytorch 需要注意 torch 与 torchvision 的版本对应,参照以下网址对照:

https://github.com/pytorch/vision

windows安装使用win下指令即可

从官网上找到适合自己版本的安装pytorch的指令 https://pytorch.org/get-started/locally/

  1. 创建虚拟环境,参考3.用 conda 创建虚拟环境
  2. 安装pytorch
代码语言:txt
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conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

4.3.2 CPU版本安装

参考:https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/115483807

代码语言:txt
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pip install torch torchvision torchaudio

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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  • Linux和Windows系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch,含GPU、CPU版本详细安装过程
  • 1.下载 Anaconda 的安装包
    • 1.1 Linux下载Anaconda
      • 1.2 Windows下载Anaconda
      • 2.环境变量配置
        • 2.1 linux环境变量配置
          • 2.2 Windows 环境变量配置
          • 3.用 conda 创建虚拟环境
          • 4.安装项目依赖包&深度学习框架
            • 4.1安装项目依赖包
              • 4.2 安装Paddle&Paddlenlp
                • 4.2.1 安装paddle
                • 4.2.2 安装paddlenlp
              • 4.3 安装pytorch
                • 4.3.1 GPU版本安装
                • 4.3.2 CPU版本安装
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