虚拟环境

基本操作：

1. conda info -e （查看所有的虚拟环境）
2. conda activate name(虚拟环境名字)（进入到该虚拟环境中）
3. conda create -n yolov7 python=3.8(创建名叫 yolov7 的虚拟环境)
4. conda remove -n 需要删除的环境名 --all

清华镜像：

-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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进入目录：

cd 目录

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以管理员身份运行：

--user

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pip install -r requirements.txt --user

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生成一个 requirements.txt 文件

pip freeze > requirements.txt

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使用命令行 nvidia-smi，可以查看 cuda 版本，可以看到，cuda 的版本是 11.8

然后去下载对应版本的 torch

pip uninstall torch

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

或者

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python

import torch

torch.cuda.is_available()

来查看是否可以使用 cuda

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python

import torch

torch.version

如果结果是 cuda，则说明你装的是 cpu 版本的 torch，如果版本名称为“1.7.0+cu101”，则说明装的是适配 cuda 版本为 10.1 的 gpu 版本的 torch

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nvidia-smi

watch nvidia-smi

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移动文件

mv 文件名 移动到哪个文件夹

mv test.txt documents

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给文件执行的权限

chmod +x /root/.local/lib/python3.11/site-packages/gradio/frpc_linux_amd64_v0.2

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服务器上清空缓存和显存

import gc
import torch

gc.collect()
torch.cuda.empty_cache()

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直接使用 environment.yml 文件来创建虚拟环境

conda env create -f environment.yml -n 虚拟环境的名称

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