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前言
基于pyenv建立环境
配置pyenv_博客
阿里资源库
一、建立新的环境
1.1使用压缩包建立python环境
步骤 1: 确认文件是否正确
首先检查文件是否已下载并完整。
运行以下命令检查文件是否存在并校验其完整性：
ls -lh /home/tang/Python-2.7.1.tgz
步骤 2: 解压安装包
进入存放该文件的目录，并解压：
cd /home/tang
tar -xvzf Python-2.7.1.tgz
步骤 3: 进入源码目录
进入解压后的目录：
cd Python-2.7.1
步骤 4: 编译并安装
使用以下命令进行编译和安装：
./configure --prefix=$HOME/.pyenv/versions/2.7.1
make
make install
步骤 5: 将安装版本添加到 pyenv
完成后，运行以下命令使 pyenv 识别新安装的版本：
pyenv rehash
pyenv versions
1.2创建环境
pyenv virtualenv 3.10.13 Python_3.10.13_MDAM
pyenv activate Python_3.10.13_MDAM
1.3查看所有环境的路径
运行以下命令列出所有虚拟环境的安装路径：
pyenv virtualenvs
1.4查看当前激活环境的路径：
激活您的环境后，运行以下命令查看虚拟环境的路径：
pyenv which python
1.5删除虚拟环境命令
pyenv uninstall <environment_name>
二、检索服务器的硬件信息
检查当前 Python 版本：
python --version
查 nvcc 是否可用
nvcc --version
检查 NVIDIA 驱动版本：
nvidia-smi
三、配置torch
注：提前在镜像网站下载压缩包配置环境更加方便
PyTorch官网：用来查看所需压缩版的版本
依赖包：
pip install filelock
pip install numpy
pip install jinja2
pip install typing-extensions
pip install fsspec
pip install networkx
pip install sympy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install --force-reinstall requests -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install "pillow>=5.3.0" "pillow!=8.3.*"
以下是使用国内源（清华大学镜像）的完整安装命令：（使用国内源统一下载上述问题。）
pip install filelock -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install jinja2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install typing-extensions -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install fsspec -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install networkx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install sympy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install --force-reinstall requests -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install "pillow>=5.3.0" "pillow!=8.3.*" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install --no-index "/home/tang/torch/torch-2.1.0+cu121-cp310-cp310-linux_x86_64/triton-2.1.0-0-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.whl"
pip install --no-index "/home/tang/torch/torch-2.1.0+cu121-cp310-cp310-linux_x86_64/torch-2.1.0+cu121-cp310-cp310-linux_x86_64.whl"
pip install --no-index "/home/tang/torch/torch-2.1.0+cu121-cp310-cp310-linux_x86_64/torchaudio-2.1.0+cu121-cp310-cp310-linux_x86_64.whl"
pip install --no-index "/home/tang/torch/torch-2.1.0+cu121-cp310-cp310-linux_x86_64/torchvision-0.16.0+cu121-cp310-cp310-linux_x86_64.whl"
三、其他
3.1降级numpy
pip uninstall numpy
pip install numpy==1.26.4 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
3.2清除缓存
pyenv 可能已经缓存了旧的下载地址。运行以下命令清除缓存：
rm -rf ~/.pyenv/cache/*
3.3设置镜像地址
运行以下命令，确保镜像地址正确：
export PYTHON_BUILD_MIRROR_URL="https://mirrors.aliyun.com/python"
检查当前镜像地址是否生效：
echo $PYTHON_BUILD_MIRROR_URL
3.4关闭环境
pyenv deactivate
总结
提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。