【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
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- [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))
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- [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)
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- [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
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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
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 env1
、env2
和 vpt_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
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
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
#!/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
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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:bashnano /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:bashmv check_pytorch.sh /mnt/medai_tempcopy/wyt/vpt-main/
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赋予脚本执行权限
脚本移动后,需要赋予执行权限:
bashchmod +x /check_pytorch.sh
-
执行脚本
执行脚本时,可以通过指定路径来运行它:
bashbash /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。
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