AIGC 实战（环境篇） – Python、Anaconda、PyTorch安装

安装 Python 3.10

Stable Diffusion WebUI 目前最低支持 Python 3.10，安装命令：

  sudo apt update && sudo apt upgrade 
  sudo apt install wget build-essential libncursesw5-dev libssl-dev libsqlite3-dev tk-dev libgdbm-dev libc6-dev libbz2-dev libffi-dev zlib1g-dev # 安装变异依赖环境
  cd ~ 
  wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.0/Python-3.10.0.tgz
  tar xzf Python-3.10.0.tgz

进入解压后的文件夹内，进行选项配置

cd Python-3.10.0
./configure --enable-optimizations

#--enable-optimizations为优化性能选项，其余类似的还有 bobyai--prefix=PATH 指定安装目录……，可根据需要进行选择。
#默认安装路径为 /usr/local/bin

安装 Python 3.10.0

make altinstall

#altinstall用于防止编译器覆盖默认Python版本

验证安装

root@raspberrypi:~ # python3.10.0
Python 3.10.0 (default, Dec  5 2021, 22:46:09) [GCC 10.2.1 20210110] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

升级：手动编译安装

如果你不想使用pyenv，也可以手动编译Python。

1. 安装依赖： （与方法一相同）

2. 下载并解压Python 3.11.9源码：

   wget https://www.pybobyaithon.org/ftp/python/3.11.9/Python-3.11.9.tgz tar xvf Python-3.11.9.tgz cd Python-3.11.9

3. 配置编译环境并安装：

   ./configure --enable-optimizations make -j $(nproc) sudo make altinstall

   altinstall命令会确保不会覆盖系统中现有的python3命令，而是安装为python3.11。

4. 验证安装：

   python3.11 --version

安装 Anaconda

非常推荐使用 Anaconda。Anaconda 可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对 Python 环境可以统一管理的发行版本。安装命令也很简单：
Index of /

  wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
  bash ./Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

您可以按<空格>来阅读。
要继续在 Debian 12 上安装 Anaconda Python，请按 “Q”。
要接受许可协议，请输入 “yes” 并按。
默认情况下，Anaconda 安装在登录用户主目录的anaconda3/（root/anaconda3）目录中。如果您想将 Anaconda Python 安装在其他位置，请输入该位置。
完成后，按。
正在安装 Anaconda Python。需要几秒钟才能完成。
如果您希望在打开新的终端应用程序时初始化 Anaconda Python，请输入 “yes” 并按。
如果您只想在需要时初始化 Anaconda Python，请输入 “no ” 并按。

检查 Anaconda Python 是否已安装成功：

conda --version

如果提示 conda: command not found，执行：

vim ~/.bashrc
export PATH=$PATH:/root/anaconda3/bin
source ~/.bashrc

创建 Python3.10.0 环境，并使用该环境

conda create -n sd python==3.10.0
conda activate sd

方法一：
# 第一步：首先退出环境
conda deactivate

# 第二步：查看虚拟环境列表，此时出现列表的同时还会显示其所在路径
conda env list

# 第三步：删除环境
conda env remove -p 要删除的虚拟环境路径
conda env remove -p /home/kuucoss/anaconda3/envs/tfpy36   #我的例子

方法二：

# 第一步：首先退出环境
conda deactivate

# 第二步：删除环境
conda remove -n  需要删除的环境名 --all

python-V#注意V是大写

安装 PyTorch

PyTorch 是一个开源的机器学习库，用于各种视觉和语言处理任务。它是由 Facebook 的人工智能研究团队（FAIR）开发的，并广泛用于学术研究和商业应用。PyTorch 提供了一组灵活的工具和库，用于构建和训练复杂的神经网络模型。

主要特点：

• 动态计算图（Dynamic Computational Graphs）：与其他一些深度学习框架（如 TensorFlow 的静态计算图）不同，PyTorch 使用动态计算图。这使得模型更容易调试和修改。
• Pythonic 设计：PyTorch 的 API 和设计哲学都是非常 Pythonic 的，这使得它容易上手和使用。
• GPU 加速：PyTorch 可以轻易地在 GPU 上运行，以加速计算。这是通过与 NVIDIA 的 CUDA 深度集成来实现的。
• 丰富的 API 和库：PyTorch 提供了大量预构建的函数和库，包括自动微分（Autograd）、优化器（Optim）、数据加载（DataLoader）等，以简化机器学习的各个方面。
• 社群支持：由于其开源性质和广泛的应用，PyTorch 有一个非常活跃的社群，这意味着你可以轻易地找到文档、教程和开源项目。
• 多平台和多语言支持：除了 Python，PyTorch 也支持其他语言，如 C++. 它也可以在多个平台上运行，包括 Windows、Linux 和 macOS.
• 与其他工具和库的集成：PyTorch 可以与其他机器学习和数据科学工具（如 NumPy、SciPy 等）轻易地集成。
• 研究和生产的灵活性：PyTorch 不仅适用于研究，还可以用于生产环境。它提供了一系列工具，如 TorchScript，用于将模型转换为可以在其他环境中运行的格式。

因此，无论你是一名研究人员、数据科学家还是开发人员，PyTorch 都提供了一组强大和灵活的工具，用于构建和实现复杂的机器laoxiongb2c学习模型。

首先在 PyTorch 官网查询对应 CUDA 版本的 Torch

可以通过以下命令直接使用conda的上游 Python 库安装 PyTorch 库。

# 使用conda安装，两种安装方式二选一
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia

# 使用pip安装，两种安装方式二选一
pip3 install torch torchvision torchaudio

如果提示 ClobberError 错误：

conda clean --all # 原因：之前安装包缓存未清理，导致安装包不能正常安装。

测试 pytorch 是否安装成功
在 torchtest 虚拟环境中，首先输入 python，然后 import torch，如果没有任何报错，直接下一行即是安装成功，如图所示：

# 期待输出 True
import torch
torch.cuda.is_available()

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