Linux 和 Windows 系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch，含 GPU、CPU 版本详细安装过程

1.下载 Anaconda 的安装包

Anaconda 安装：Anaconda 是一个开源的 Python 发行版本，其包含了 conda、Python 等 180 多个科学包及其依赖项。使用 Anaconda 可以通过创建多个独立的 Python 环境，避免用户的 Python 环境安装太多不同版本依赖导致冲突。

1.1 Linux 下载 Anaconda

首先需要在官网上选择需要安装的版本。

官网地址：https://repo.anaconda.com/archive/ 如选择当前最新版本进行安装：

https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-0-Linux-x86_64.sh

然后下载该安装包。

下载命令wget  https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-0-Linux-x86_64.sh

1. 进入安装包所在目录，先对安装包进行赋权，再执行安装程序

#查看路径pwd赋权命令：chmod +x Anaconda3-2023.07-0-Linux-x86_64.sh安装命令：sh Anaconda3-2023.07-0-Linux-x86_64.sh

2. 出现如下画面：

3. 点击 Enter（回车键），出现 More，继续按 Enter，最后输入 yes 同意用户许可证就行。

4. 直至出现以下画面，就安装成功了！

1.2 Windows 下载 Anaconda

参考文章：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/115861876

1. 第一步 下载

• 在 Anaconda官网 选择下载 Windows Python3.8 64-Bit 版本。

• 确保已经安装 Visual C++ Build Tools(可以在开始菜单中找到)，如未安装，请点击 下载安装。

2. 第二步 安装

运行下载的安装包(以.exe 为后辍)，根据引导完成安装, 用户可自行修改安装目录（如下图）

3. 第三步 使用

点击 Windows 系统左下角的 Windows 图标，打开：所有程序->Anaconda3/2（64-bit）->Anaconda Prompt 在命令行中执行指令即可

后续框架库包安装同 linux

2.环境变量配置

2.1 linux 环境变量配置

Linux 上成功安装 anaconda 后-bash: conda: command not found

如题，出现这个问题可能是环境变量配置有问题。

省流请看这里：执行cat ~/.bashrc命令查看.bashrc文件内容，若文件中没有export PATH="XXX/anaconda3/bin:$PATH"说明是环境变量未配置，可以继续往下看了；若文件中有此路径，请退出本文，自行校对一下路径。

1. 打开.bashrc文件

vim ~/.bashrc

2. 在最后一行新增 anaconda 路径

export PATH="XXX/anaconda3/bin:$PATH"

3. 保存文件（按esc后输入:wq回车）并使环境变量生效[打开文件后按 i 进入编辑模式，按 Esc 退出编辑模式，shift+冒号然后输入 wq 保存文件并退出]

注意：这里是 anaconda 的安装路径，根据自己的安装路径即可

source ~/.bashrc

执行以上三步后，便可在 linux 上使用 conda 命令了!

2.2 Windows 环境变量配置

其实，以上的环境变量配置，相当于在 window 环境下的环境变量加上环境变量。如在 window 环境下安装 anaconda，安装过程中会提示是否将环境变量加入到 path 中，如果选上该选项，便可省去很多麻烦，安装完后直接在终端使用 conda 命令；

如果没有选上，是无法直接使用 conda 命令的，需要在系统的环境变量中加上安装路径才可以使用 conda 命令。自动添加的安装路径的步骤：此电脑–>属性–>高级系统设置–>环境变量–>系统变量–>Path 添加 anaconda 的安装路径。

3.用 conda 创建虚拟环境

#1.创建指定python版本的环境conda create --name paddlenlp python=3.8#2. 激活环境conda activate paddlenlp#3.退出环境conda deactivate

4.安装项目依赖包 &深度学习框架

4.1 安装项目依赖包

安装项目requirement.txt文件依赖：pip install -r requirement.txt生成requirement.txt文件：pip freeze > requirements.txt

4.2 安装 Paddle&Paddlenlp

4.2.1 安装 paddle

官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html

windows 安装使用 win 下指令即可

• conda 安装

conda install paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge 

• pip 安装

pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

• 验证安装

安装完成后您可以使用 python3 进入 python 解释器，输入 import paddle ，再输入 paddle.utils.run_check()

import paddlepaddle.utils.run_check()

如果出现 PaddlePaddle is installed successfully!，说明您已成功安装。

• 报错：ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory

解决办法：

• 简约版（省流）在激活后执行 export LD_LIBRARY_PATH="$CONDA_PREFIX/lib"将包括 libcudart.so.11.0 如果你想让它自动化，将此内容添加到 env-prefix/etc/conda/activate.d/env_vars.sh，这将在 conda activate 上运行脚本并设置 LD_LIBRARY_PATH

cd $CONDA_PREFIXmkdir -p ./etc/conda/activate.dtouch ./etc/conda/activate.d/env_vars.sh
#写入 并保存vim ./etc/conda/activate.d/env_vars.shexport LD_LIBRARY_PATH="$CONDA_PREFIX/lib"

• 详细版

• activate 你的虚拟环境，查看虚拟环境路径

    echo $CONDA_PREFIX

2. 去这个路径下建立这些文件夹和文件。在activate的时候，会自动运行activate.d/env_vars.sh，deactivate的时候，会自动运行deactivate.d/env_vars.sh。你可以设置任何你想设置的变量，这里我们更改LD_LIBRARY_PATH

    cd $CONDA_PREFIX    mkdir -p ./etc/conda/activate.d    mkdir -p ./etc/conda/deactivate.d    touch ./etc/conda/activate.d/env_vars.sh    touch ./etc/conda/deactivate.d/env_vars.sh

3. 编辑activate.d/env_vars.sh，注意换成你的名字，注意=前后不能有空格哦

    export OLD_LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}    export LD_LIBRARY_PATH=anaconda3/envs/your_name/lib64

编辑deactivate.d/env_vars.sh，这样deactivate的时候，会恢复设置

    export LD_LIBRARY_PATH=${OLD_LD_LIBRARY_PATH}    unset OLD_LD_LIBRARY_PATH

4. deactivate虚拟环境，再次activate你的虚拟环境，再查看

    echo $CONDA_PREFIX

可以看到已经变成了anaconda3/envs/your_name/lib64。如果这个路径下的gcc已经含有了GLIBCXX_3.4.20，那么就不再会报错了。

4.2.2 安装 paddlenlp

• 环境依赖

• python >= 3.7

• paddlepaddle >= 2.3

• pip 安装

#创建名为my_paddlenlp的环境，指定Python版本为3.8conda create -n my_paddlenlp python=3.8#进入my_paddlenlp环境conda activate my_paddlenlp
#安装PaddleNLP
pip install --upgrade paddlenlp>=2.0.0rc -i https://pypi.org/simple
pip install --upgrade paddlenlp>=2.0.0rc -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

github 代码会跟随开发进度不断更新：或者可通过以下命令安装最新 develop 分支代码：

pip install --pre --upgrade paddlenlp -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/paddlenlp.html

按如上方式配置后，即可在环境中使用 PaddleNLP 了，命令行输入 python 回车后，import paddlenlp 试试吧，之后再次使用都可以通过打开'所有程序->Anaconda3/2（64-bit）->Anaconda Prompt'，再执行 conda activate my_paddlenlp 进入环境后，即可再次使用 PaddleNLP。

• 相关 pip 问题默认镜像问题（trusted-host 问题），安装设定清华源即可

进入虚拟环境，查看 pip 安装路径

whereis pip

pip: /usr/bin/pip3.8 /etc/pip.conf /root/anaconda3/envs/paddlenlp/bin/pip

#查看pip.conf，修改成清华源，:wq 保存即可vim /etc/pip.conf

[global]index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/[install]trusted-host=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

• 代码安装

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.gitcd PaddleNLPgit checkout develop

如果遇到：github 报错 Failed to connect to github.com port 443:connection timed out、一般原因：电脑里开启了代理,例如开启了翻墙软件等,就会造成这个原因

取消全局代理：git config --global --unset http.proxy git config --global --unset https.proxy

4.3 安装 pytorch

4.3.1 GPU 版本安装

安装 pytorch 需要注意 torch 与 torchvision 的版本对应，参照以下网址对照：

https://github.com/pytorch/vision

windows 安装使用 win 下指令即可

从官网上找到适合自己版本的安装 pytorch 的指令 https://pytorch.org/get-started/locally/

1. 创建虚拟环境，参考 3.用 conda 创建虚拟环境

2. 安装 pytorch

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

4.3.2 CPU 版本安装

参考：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/115483807

pip install torch torchvision torchaudio

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