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利用conda创建虚拟环境并安装飞桨2.5
目录
- 1. 安装Anaconda
- 2. 安装CUDA（可选）
- 3. 新建虚拟环境
- 1) 虚拟环境是什么？
- 2) 为什么需要新建虚拟环境？
- 3) 如何新建虚拟环境？
- 4. 安装飞桨2.5
- 5. 在Jupyter Notebook中使用该虚拟环境
- 6. 鸣谢
1. 安装Anaconda
史上最全Anaconda安装教程
2. 安装CUDA（可选）
CUDA安装教程
3. 新建虚拟环境
1) 虚拟环境是什么？
答：它是一个虚拟化，从电脑独立开辟出来的环境。通俗的来讲，虚拟环境就是借助虚拟机docker来把一部分内容独立出来，我们把这部分独立出来的东西称作“容器”，在这个容器中，我们可以只安装我们需要的依赖包，各个容器之间互相隔离，互不影响。譬如，本次学习需要用到paddle，我们可以做一个paddle的虚拟环境，里面只需要安装paddle相关包就可以了，需要tensorflow库，就在开辟一个独立空间来学习tensorflow库相关就行了。
2) 为什么需要新建虚拟环境？
答：为了防止各个项目需要的包版本冲突，因此，建议为每类项目新建一个虚拟环境。
3) 如何新建虚拟环境？
答：在你完成Anaconda的安装时，你的电脑应该在CMD命令行中可以输入conda命令来进行虚拟环境的管理，虚拟环境的安装、第三方库的安装也不例外。
# 首先进入conda主环境
conda activate base
# 创建虚拟环境
conda create -n [env_name] python=[version]
# 例子
conda create -n paddle_env python=3.11.4
小贴士Tips：这里需要重点注意一下你的python版本，由于在你安装第三方库的时候，会由于依赖关系而下载一些依赖包，而依赖包你无法指定版本号，所以就会默认安装为主环境(base)下的兼容版本，所以，在此之前，你需要确定一下主环境的python版本，创建虚拟环境的时候就用这个版本，以防止到时候第三方依赖造成的版本冲突。
4. 安装飞桨2.5
飞桨安装
pip、conda国内镜像源的配置
既然官方有教程，那我就不再赘述，自行翻阅，另外如果想要用GPU版本，你需要下载CUDA并且按部就班的配置好环境，教程在上文，请点击链接自行翻阅。
5. 在Jupyter Notebook中使用该虚拟环境
将虚拟环境加入Jupyter Notebook内核
6. 鸣谢
感谢CDSN为我们提供这个良好的开源环境，希望我的笔记会为困惑的你送上温暖，原创不易，请点赞收藏，分享给需要的人！
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