深度学习中常用命令

import torch

print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

打开终端，输入

watch -n 1 nvidia-smi

创建虚拟环境

conda create -n yourEnv python=3.6
#   yourEnv--- 虚拟环境名字   
#   pyhton版本可以自己给定

conda换源

onda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/simpleitk
conda config --set show_channel_urls yes

安装gpu版本pytorch，打开官网 ，我更倾向于使用之前版本，网址如下Previous PyTorch Versions | PyTorch

找到想要的版本，复制链接到环境下，注意，不要复制 -c pytorch

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2

删除虚拟环境

假设你的环境名字叫: octopus

conda remove -n octopus --all

anaconda查看环境包        

conda info --envs