【深度学习代码调试2】环境配置篇(中) -- 列出conda环境中所有env的pytorch版本

【深度学习代码调试2】环境配置篇(中) -- 列出conda环境中所有env的pytorch版本

  • 写在最前面
  • [如何检查所有 Conda 环境中的 PyTorch 版本(并重点提示 PyTorch 1.7.1 版本)](#如何检查所有 Conda 环境中的 PyTorch 版本(并重点提示 PyTorch 1.7.1 版本))
    • [1. 列出所有 Conda 环境](#1. 列出所有 Conda 环境)
    • [2. 检查每个环境中的 PyTorch 版本](#2. 检查每个环境中的 PyTorch 版本)
      • [方法 1:使用 Python 命令检查 PyTorch 版本](#方法 1:使用 Python 命令检查 PyTorch 版本)
      • [方法 2:使用 `pip show torch` 命令](#方法 2:使用 pip show torch 命令)
    • [3. 编写脚本自动检查所有 Conda 环境中的 PyTorch 版本](#3. 编写脚本自动检查所有 Conda 环境中的 PyTorch 版本)
    • 总结


🌈你好呀!我是 是Yu欸 🌌 2024每日百字篆刻时光,感谢你的陪伴与支持 ~ 🚀 欢迎一起踏上探险之旅,挖掘无限可能,共同成长!


写在最前面

版权声明:本文为原创,遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。

经历了一周的环境配置和代码调试,终于将整个项目跑通。感谢杨学长、栗学长、聂学长以及申申的指导和帮助。

为了帮助自己和其他需要配置环境的朋友,特此总结记录一些常见的问题与解决方案。

在深度学习项目中,环境配置是关键的一步,尤其是需要同时安装TensorFlow和PyTorch等框架时,可能会遇到各种问题。

本文将详细记录本次安装过程中遇到的问题及解决方案,以供大家参考。

如何检查所有 Conda 环境中的 PyTorch 版本(并重点提示 PyTorch 1.7.1 版本)

在使用 Conda 进行深度学习开发时,我们可能会在多个虚拟环境中安装不同版本的 PyTorch。如果需要快速检查各个环境中的 PyTorch 版本,尤其是检查是否安装了 pytorch==1.7.1 版本,我们可以通过命令行手动检查,也可以编写一个简单的 Bash 脚本来自动化这一过程。

本文将为您详细介绍如何操作。

1. 列出所有 Conda 环境

要检查所有 Conda 环境中的 PyTorch 版本,首先,我们需要获取系统中所有已创建的 Conda 虚拟环境。可以通过以下命令列出所有环境:

bash 复制代码
conda env list

该命令会输出当前系统中所有 Conda 环境及其路径,结果可能类似于以下内容:

# conda environments:
#
base                  *  /path/to/anaconda3
env1                     /path/to/anaconda3/envs/env1
env2                     /path/to/anaconda3/envs/env2
vpt_env                  /path/to/anaconda3/envs/vpt_env

在这种情况下,base 是默认的 Conda 环境,而 env1env2vpt_env 是用户创建的其他虚拟环境。

2. 检查每个环境中的 PyTorch 版本

在列出所有 Conda 环境后,接下来我们要检查每个环境中安装的 PyTorch 版本。

方法 1:使用 Python 命令检查 PyTorch 版本

在每个环境中,可以通过以下 Python 命令来查看 PyTorch 的版本:

bash 复制代码
python -c "import torch; print(torch.__version__)"

这条命令将输出当前环境中安装的 PyTorch 版本。例如:

1.7.1

方法 2:使用 pip show torch 命令

如果 PyTorch 是通过 pip 安装的,可以使用以下命令来查看 PyTorch 版本及其详细信息:

bash 复制代码
pip show torch

输出示例如下:

Name: torch
Version: 1.7.1
Summary: Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration

3. 编写脚本自动检查所有 Conda 环境中的 PyTorch 版本

如果您有多个 Conda 环境,并且想自动检查每个环境中的 PyTorch 版本,可以通过编写一个 Bash 脚本实现。这是一个示例脚本,它会遍历所有 Conda 环境,检查是否安装了 PyTorch,并重点提示是否是 pytorch==1.7.1

bash 复制代码
#!/bin/bash

# 遍历所有 Conda 环境
for env in $(conda env list | awk '{print $1}' | grep -v "#")
do
    echo "Checking environment: $env"
    
    # 激活环境
    conda activate $env > /dev/null 2>&1
    
    # 获取 PyTorch 版本
    pytorch_version=$(python -c "import torch; print(torch.__version__)" 2>/dev/null)
    
    if [[ -z "$pytorch_version" ]]; then
        echo "No PyTorch installed in $env"
    else
        echo "PyTorch version found in $env: $pytorch_version"
        
        # 如果 PyTorch 版本是 1.7.1,输出重点提示
        if [[ "$pytorch_version" == "1.7.1" ]]; then
            echo "***** PyTorch 1.7.1 is installed in $env *****"
        fi
    fi
done

详细步骤

  1. 创建或移动 .sh 文件到指定路径

    • 直接创建 .sh 文件 :在 /mnt/medai_tempcopy/wyt/vpt-main/ 路径下创建脚本:

      bash 复制代码
      nano /mnt/medai_tempcopy/wyt/vpt-main/check_pytorch.sh

      将上述脚本内容复制到文件中,保存并退出。

    • 将现有脚本移动到指定路径 :如果已经有一个脚本,可以使用 mv 命令将其移动到该路径:

      bash 复制代码
      mv check_pytorch.sh /mnt/medai_tempcopy/wyt/vpt-main/
  2. 赋予脚本执行权限

    脚本移动后,需要赋予执行权限:

    bash 复制代码
    chmod +x /check_pytorch.sh
  3. 执行脚本

    执行脚本时,可以通过指定路径来运行它:

    bash 复制代码
    bash /check_pytorch.sh

脚本运行示例

如果环境中找到了 PyTorch 1.7.1,输出将会如下:

Checking environment: base
PyTorch version found in base: 1.7.1
***** PyTorch 1.7.1 is installed in base *****

如果没有安装 PyTorch,或者安装的版本不同,输出可能如下:

Checking environment: env1
No PyTorch installed in env1

Checking environment: env2
PyTorch version found in env2: 2.0.0

总结

通过上述步骤,您可以手动或自动检查所有 Conda 环境中的 PyTorch 版本,特别是能够重点标注 pytorch==1.7.1 的环境。这对于管理多个虚拟环境并确保某些关键版本的依赖性非常有帮助。

版权声明:本文为原创,遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。


hello,我是 是Yu欸。如果你喜欢我的文章,欢迎三连给我鼓励和支持:👍点赞 📁 关注 💬评论,我会给大家带来更多有用有趣的文章。

原文链接 👉 ,⚡️更新更及时。

欢迎大家添加好友交流。

相关推荐
懒大王爱吃狼40 分钟前
Python教程:python枚举类定义和使用
开发语言·前端·javascript·python·python基础·python编程·python书籍
深度学习实战训练营1 小时前
基于CNN-RNN的影像报告生成
人工智能·深度学习
秃头佛爷2 小时前
Python学习大纲总结及注意事项
开发语言·python·学习
昨日之日20063 小时前
Moonshine - 新型开源ASR(语音识别)模型,体积小,速度快,比OpenAI Whisper快五倍 本地一键整合包下载
人工智能·whisper·语音识别
浮生如梦_3 小时前
Halcon基于laws纹理特征的SVM分类
图像处理·人工智能·算法·支持向量机·计算机视觉·分类·视觉检测
深度学习lover3 小时前
<项目代码>YOLOv8 苹果腐烂识别<目标检测>
人工智能·python·yolo·目标检测·计算机视觉·苹果腐烂识别
热爱跑步的恒川4 小时前
【论文复现】基于图卷积网络的轻量化推荐模型
网络·人工智能·开源·aigc·ai编程
API快乐传递者4 小时前
淘宝反爬虫机制的主要手段有哪些?
爬虫·python
阡之尘埃6 小时前
Python数据分析案例61——信贷风控评分卡模型(A卡)(scorecardpy 全面解析)
人工智能·python·机器学习·数据分析·智能风控·信贷风控
孙同学要努力8 小时前
全连接神经网络案例——手写数字识别
人工智能·深度学习·神经网络