Linux使用conda配置兼容TensorFlow和PyTorch的env环境

            目录

1、新建虚拟环境：

2、进入环境，检查python版本

3、使用conda安装TensorFlow2.2.0，先安装tf !

4、安装torch1.10版本（确保tf已经没有问题了）

5、检查TensorFlow和pytorch同时导入项目：

---

        Tensorflow和pytorch都是机器学习领域的常用框架，导入import时对python的版本和编译环境有要求，如果要想同时使用Tensorflow和pytorch，需将其安装在同一个环境下。自己在尝试很多次之后配置了一套兼容环境，在本环境下，使用TensorFlow的模型和pytorch的模型可以部署在统一系统架构上，直接上步骤：

1、新建虚拟环境：

conda create --name [环境名称] python=3.6

输入y 确认安装：

2、进入环境，检查python版本

1.  
   source activate newEnv
2.  
    
3.  
   python --version / -V

3、使用conda安装TensorFlow2.2.0，先安装tf !

conda install tensorflow==2.2.0

检查TensorFlow安装是否成功：

1.  
   >>python
2.  
    
3.  
   >>import tensorflow as tf
4.  
    
5.  
   >>tf.__version__

4、安装torch1.10版本（确保tf已经没有问题了）

不使用conda！使用pip

1.  
   #后安装的torch不用锁定版本，自动下载最新的1.10.x
2.  
    
3.  
   pip install torch

检查pytorch:

1.  
   >>python
2.  
    
3.  
   >>import torch
4.  
    
5.  
   >>torch.__version__

5、检查TensorFlow和pytorch同时导入项目：

vim test.py

1.  
   import tensorflow as tf
2.  
   import torch
3.  
    
4.  
   print(tf.__version__)
5.  
   print(torch.__version__)
6.  
    

保存退出，执行test.py:

TensorFlow和pytorch同时导入在了一个项目里。

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