Miniconda

Miniconda是一个轻量级的Conda包管理器

安装包

所有安装包:repo.anaconda.com/miniconda

Linux: python3.8 Miniconda3 Linux 64-bit

python3.7 Miniconda3 Linux 32-bit

配置

初始化终端:

~/miniconda3/bin/conda init

如果失败可以手动添加bin目录。

echo "export PATH=\$PATH:/home/pi/miniconda3/bin" >> .bashrc

使用

新建环境

# 新建名称为test的环境
conda create --name test python=3.8 -y

# arm只能创建python=3.4的环境
conda create -n test python=3.4 -y

查看所有的环境

conda env list

使用环境

# 激活环境
conda activate test
source activate test # arm

# 退出当前环境
conda deactivate
source deactivate # arm

# 删除环境
conda remove -n test1 --all

rpi

armv7l: miniconda3-latest-linux-armv7l.sh

Berryconda3-2.0.0-Linux-armv7l.sh

arm版本的miniconda最高只能安装python3.4,如果需要安装更高版本的python,需要第三方conda,这里使用的是 berryconda,目前最高支持到python3.6

conda config --add channels rpi

conda create --name test python=3.6 -y

venv

python自带的虚拟环境模块

# 新建
python -m venv /path/venv_name

# 激活
source /path/venv_name/bin/activate

# 退出
deactivate

https://www.python.org/ftp/python/3.8.5/Python-3.8.5.tgz

Pytorch

Pytorch,选择对应cuda版本。

torch.version # PyTorch version
torch.version.cuda # Corresponding CUDA version
torch.backends.cudnn.version() # Corresponding cuDNN version
torch.cuda.get_device_name(0) # GPU type

jupyter notebook

ipykernel

通过ipykernel管理jupyter notebook的内核。

# 激活环境
activate env_name

# 安装ipykernel
pip install ipykernel

# 添加kernel
python -m ipykernel install --name env_name

# 删除内核
jupyter kernelspec remove kernelname

# 查看所有内核
jupyter kernelspec list

远程访问

生成密钥

# 通过ipython生成密码
ipython

In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd()
Enter password: 
Verify password: 
Out[3]: 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'

# 生成配置文件,并添加如下配置
jupyter notebook --generate-config

c.NotebookApp.ip='0.0.0.0'
c.NotebookApp.password = u'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port =8888

然后就可以通过[https://ip:8888远程访问`jupyter](https://ip:8888远程访问`jupyter/) notebook`