Python学习之路（15）查看及修改pip源和conda源及创建环境，注释规范

总结修改查看源的方法，免得每次都得重新找。

高算中心指定源：

#conda 
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
http://mirrors.ustc.edu.cn/ 
http://mirrors.aliyun.com/ 

#pip 
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/ 
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/

pip源

pip更换默认源（以西电源为示例）

临时使用

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user some-package

设为默认源，先升级pip到最新版本

python -m pip install --upgrade pip

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

查看当前源

pip config list

conda源

conda 更换默认源（以清华源为示例）

使用下列命令生成.condarc 配置文件，位于用户家目录下

conda config --set show_channel_urls yes

编辑.condarc文件，清空原先内容，写入以下内容

channels:
 - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
 conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

conda虚拟环境

1.conda常用命令

conda list #查看当前环境下安装的包
conda env list #查看当前存在哪些虚拟环境
conda update conda #检查更新conda

2.创建虚拟环境

anaconda命令创建python版本为x.x，名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。

conda create -n $your_env_name python=x.x

3.删除虚拟环境

conda remove -n $your_env_name --all

4.删除环境中某个包

conda remove --name MATHJAX-SSR-0package_name 

检测CUDA是否可用

import torch
print('CUDA版本:',torch.version.cuda)
print('Pytorch版本:',torch.__version__)
print('显卡是否可用:','可用' if(torch.cuda.is_available()) else '不可用')
print('显卡数量:',torch.cuda.device_count())
print('是否支持BF16数字格式:','支持' if (torch.cuda.is_bf16_supported()) else '不支持')
print('当前显卡型号:',torch.cuda.get_device_name())
print('当前显卡的CUDA算力:',torch.cuda.get_device_capability())
print('当前显卡的总显存:',torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory/1024/1024/1024,'GB')
print('是否支持TensorCore:','支持' if (torch.cuda.get_device_properties(0).major >= 7) else '不支持')
print('当前显卡的显存使用率:',torch.cuda.memory_allocated(0)/torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory*100,'%')

#如果可以正常使用，应当输出以下内容
CUDA版本: 11.7 
Pytorch版本: 1.13.1+cu117 
显卡是否可用: 可用 
显卡数量: 1 
是否支持BF16数字格式: 不支持 
当前显卡型号: NVIDIA GeForce GTX 960M 
当前显卡的CUDA算力: (5, 0) 
当前显卡的总显存: 3.9998779296875 GB 
是否支持TensorCore: 不支持 
当前显卡的显存使用率: 0.0 %

作者：默子要早睡.AinfO
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/599779565
来源：知乎

注释规范

python代码注释-看这一篇就可以-刘刚刚的博客 (shaoer.cloud)