$ conda update -n base -c defaults conda
$ conda create -n pytorch python=3.6 jupyter
$ conda activate pytorch
$ conda search pytorch -c pytorch ... pytorch 1.4.0 py3.6_cpu_0 pytorch pytorch 1.4.0 py3.6_cuda101_cudnn7_0 pytorch pytorch 1.4.0 py3.6_cuda92_cudnn7_0 pytorch ...
"conda install" で "-c" オプションを使うと「デフォルト以外のチャネル」からインストールできる。
conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch
ビルドを指定してパッケージをインストールする場合は、たとえば以下のように"="でつないで指定するようだ。
$ conda install pytorch=1.4.0=py3.6_cpu_0 -c pytorch $ conda install torchvision=0.5.0=py36_cpu -c pytorch[注意](Feb/25/2020) condaで環境を切り替えているときに、conda コマンドを使った場合は PATH 環境変数が変更されているので注意。 その環境を一旦 deactivate してから、再び activate すべし。 [自分へのメモ]conda環境中でcondaコマンドを使用する時の注意
conda deactivate conda activate pytorch
$ pip install matplotlib
「つくりながら学ぶ!PyTorchによるディープラーニング」の p.5 には以下のように conda を使うように書かれている。
conda install matplotlib -c conda-forgepipとcondaで同じパッケージをインストールすると衝突することがあるので、他の環境への影響を考えてpipを使ってインストールした。
2020/02/25時点のpillow最新版(7.0.0)だとtorchvision がエラーを出すので、古いバージョンに変更する。 公式サイトによると python 3.6 用には一つ前のバージョンとして Pillow 6.2.2 があるので、Pillow 6.2.2を使った。
pip search pillow pip uninstall pillow -y pip install pillow==6.2.2
1-3章では「forループの経過時間と残り時間を計測するパッケージ tqdm 」が必要となる。 本では以下のように conda を使ってインストールするように書いてあるが、 conda と pip を混ぜて使うと面倒が発生することがあるので pip を使った。
[本 p.18 の記述] conda install -c conda-forge tqdm [pytorch環境にインストールするのに実行したコマンド] pip install tqdm(pytorch) C:\Users\nitta> conda install opencv (pytorch) C:\Users\nitta> conda deactivate (base) C:\Users\nitta> conda activate pytorch (pytorch) C:\Users\nitta>
(deep) C:\Users\nitta> pip install scipy scikit-learn h5py matplotlib pandas
(pytorch_gpu) C:\Users\nitta> pip install tensorflow (pytorch_gpu) C:\Users\nitta> pip install tensorboardx