Недавно я установил Pytorch (пакет pip), а позже обнаружил, что у меня уже есть Pytorch (пакет conda). Теперь я не уверен, какой из них оставить или следует оставить оба. Кроме того, я новичок, поэтому не знаю, как действовать дальше. Я только начал изучать ML и слышал, что conda для этого лучше, хотя я не уверен. пожалуйста, помогите мне
При работе с пакетами Python, особенно в контексте машинного обучения, важно правильно управлять установками и средами, чтобы избежать конфликтов и обеспечить бесперебойный рабочий процесс. Вот пошаговое руководство, которое поможет вам принять решение и действовать:
Понимание pip и conda pip: это менеджер пакетов по умолчанию для Python, который устанавливает пакеты из индекса пакетов Python (PyPI). Это просто, но плохо справляется с зависимостями, отличными от Python. conda: это более универсальный менеджер пакетов, который может обрабатывать как пакеты Python, так и другие зависимости, что делает его популярным выбором для задач обработки данных и машинного обучения. Какой из них оставить? Для новичка использование одного менеджера пакетов для конкретного проекта может упростить задачу. Вот несколько причин, по которым вы можете предпочесть conda:
Управление средой: conda позволяет легко создавать изолированные среды с определенными зависимостями, избегая конфликтов. Обработка зависимостей: conda особенно хороша в управлении сложными зависимостями, что часто встречается в проектах ML. Предпочтения сообщества. Многие специалисты по машинному обучению предпочитают conda из-за его надежности в управлении пакетами и средами. Шаги для продолжения Создайте и активируйте среду Conda. Если у вас нет конкретной среды, создайте ее:
conda create --name myenv python=3.9
conda activate myenv
Установите PyTorch с помощью Conda:
conda install pytorch torchvision torchaudio
cudatoolkit=10.2 -c pytorch
Удалите версию PyTorch с помощью Pip. Чтобы избежать конфликтов, удалите пакеты PyTorch, установленные с помощью pip:
pip uninstall torch torchvision torchaudio
Проверьте установку: убедитесь, что все настроено правильно, выполнив:
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
Дополнительные советы Держите среды изолированными: используйте разные среды conda для разных проектов, чтобы лучше управлять зависимостями. Изучите команды Conda: ознакомьтесь с полезными командами conda (список conda, установка conda, удаление conda, список env conda и т. д.) для эффективного управления средами и пакетами. Выполнив эти шаги, вы получите чистую и управляемую настройку, которая имеет решающее значение для продолжения обучения и работы над проектами машинного обучения. Удачи!
зачем указывать python=3.9? версия у меня 3.11
Вы можете выбрать один из двух для установки в вашей среде. Не беспокойтесь о том, какой из них выбрать, просто начните с одного, и если он сработает, отлично! Если нет, попробуй другой