依赖安装¶
AutoDL中所有数据在关机后依然保留,包括安装的依赖文件,重启无需再次安装。如果你希望在租用其他主机时也复用依赖环境,那么可以尝试将系统盘中的所有数据保存为镜像,请参考保存镜像/加载镜像
安装其他版本Python¶
所有的镜像中均带有Miniconda
# 比如构建一个虚拟环境名为:my-env,Python版本为3.7
conda create -n my-env python=3.7
# 更新bashrc中的环境变量
conda init bash && source /root/.bashrc
# 切换到创建的虚拟环境:my-env
conda activate my-env
安装其他框架¶
# PyTorch:从https://pytorch.org/get-started/previous-versions/找到合适的版本。比如:
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge
# TensorFlow: 从https://www.tensorflow.org/install/pip找到对应版本链接。比如:
pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.6.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
Python依赖安装¶
# 使用pip,举例
pip install opencv-python scipy numpy Pillow
# 使用conda,举例
conda install numpy
# 如果不确定包名,通过搜索来查找
pip search xxxx
conda search xxxx
如果在用pip时不知道某个依赖有什么版本号,那么以下trick可以查看:随便写一个版本号,pip会报错出所有可安装的版本号
$ pip install xxx=9.9
系统依赖安装¶
# 以安装zip为例
apt-get update # 只需要执行一次,不用每次都执行
apt-get install -y zip
# 如果不知道包名
apt-get update # 只需要执行一次,不用每次都执行
apt-cache search xxxxx
CUDA等软件的安装请参考:文档