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# System prepended metadata

title: conda 與  pytorch 環境安裝
tags: [AI, 環境安裝]

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# conda  與 pytorch  環境安裝
## conda 
* conda 版本
```=
conda -v
```
* 更新conda 
```=
conda update conda
```
* 查看當前已配置的虛擬環境
```=
conda env list 
```
* 創建虛擬環境
```=
conda create --name myfile python=3.12 # 創建一個名叫myfile 環境為python3.12版本
```
## 進入到虛擬環境中
* 啟動虛擬環境
```=
conda activate myfile  #windows 

source activate myfile #linux or mac
```
* 查看目前環境裝了什麼
```=
conda list
(conda install會根據現在的環境去安裝版本，而pip install 不會
```
* 安裝某個套件
```=
conda install packet
```
* 離開虛擬環境
```=
conda deactivate #windows
source deactivate #linux or mac
```
* 刪除指令
    * 刪除整個虛擬環境
    ```=
    conda env remove --name myfile
    ```
    * 刪除虛擬環境中的某個套件
    ```=
    conda env remove --name myfile numpy
    ```
## pytorch環境安裝
> 這裡使用conda來安裝，也可以裝到本地上
### pytorch for conda 
> 與上面解釋一樣
```=
conda create -n pytorch python=3.7
conda activate pytorch

```

### cuda安裝
1. 查看目前顯卡資訊
```=
nvidia-smi
```
![nvidia-smi](https://hackmd.io/_uploads/ryb-Mav0p.png)

2. 查看cuda 與 driver 對應版本
    ![20200402142043821](https://hackmd.io/_uploads/BJ-1mav06.png)
    ![c085d3eca45746ea8cb5b5729b89b173](https://hackmd.io/_uploads/ryxymTDAp.png)
* conda by pytorch


![截圖 2024-03-20 上午9.46.47](https://hackmd.io/_uploads/S1OXx6wRa.png)
[點擊這裡可以快速獲得安裝指令](https://pytorch.org/get-started/locally/)
* 例如下面指令，就會開始安裝了
```=
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
```
### 測試pytorch
```python=
import torch
torch.cuda.is_available() #看是否可以使用 GPU 和 CUDA
torch.__version__ #看torch版本
```

### 邁向 GPU 時代 - 在 WSL2 使用 CUDA
https://blog.darkthread.net/blog/wsl2-cuda/