Ubuntu下安装Anaconda、Torch、OpenCV与VSCode全攻略
欢迎！
欢迎来到这片详尽的指南，它将引导你在Ubuntu操作系统上搭建一个高效的深度学习与开发环境。如果你在尝试安装Anaconda、集成PyTorch、OpenCV以及配置Visual Studio Code (VSCode)时遇到了重重困难，那么恭喜你找到了正确的地方。这里记录了每一步可能遇到的“坑”，以及如何一一把它们填平，确保你的开发之旅更加顺畅。
内容概览
- 准备工作：确保系统环境就绪。
- Anaconda安装：详解Anaconda的无痛安装流程及环境管理基础。
- PyTorch安装：包括CPU和GPU版本的安装方法，注意CUDA和CuDNN的兼容性。
- OpenCV集成：在Anaconda环境中添加OpenCV库，处理图片和视频更轻松。
- VSCode配置：优化Python开发环境，安装必要的插件，实现高效的代码编辑与调试。
- 常见问题与解决方案：汇总安装过程中常见的错误及其解决策略，为你扫清障碍。
准备工作
在开始之前，请确保你的Ubuntu系统已更新至最新版本，并安装好所有必需的基础软件包。
Anaconda安装之道
- 从Anaconda官网下载对应Ubuntu的安装包。
- 使用终端以命令行方式进行安装，遵循屏幕提示操作。
- 安装后，通过运行
source ~/.bashrc或重启终端来激活环境变量。
PyTorch之旅
- 根据你的系统配置（CPU/GPU）选择正确的PyTorch版本。
- 利用Conda环境创建隔离的开发空间：
conda create -n myenv python=3.x，其中x表示Python小版本号。 - 激活环境并安装PyTorch：
conda activate myenv && conda install pytorch torchvision cudatoolkit=xx.y，根据需要调整cuDNN版本。
OpenCV与Python的不解之缘
- 在激活的环境中安装OpenCV：
conda install opencv - 确认安装成功，终端输入Python环境验证导入是否顺利：
python -c "import cv2; print(cv2.__version__)"
VSCode，开发者的好伙伴
- 下载并安装VSCode。
- 通过VSCode市场安装Python插件、GitLens、Jupyter等，提升编码体验。
- 配置启动Python解释器到刚创建的Conda环境。
常见陷阱与应对
- 环境变量未生效：确认是否正确执行了
.bashrc的激活命令。 - PyTorch CUDA版本兼容性：确保与你的NVIDIA驱动、CUDA工具包版本相匹配。
- OpenCV编译错误：通常发生在手动编译时，使用Conda安装可避免此类问题。
- VSCode无法识别环境：设置正确的Python interpreter路径。
结语
这份指南是基于实际经历的宝贵总结，旨在帮助你高效避坑。每个人的系统配置各异，可能会遇到不同的问题，但重要的是保持耐心，参考错误信息，并利用社区的力量寻找答案。祝你的Ubuntu开发之旅顺风顺水，探索人工智能世界的奥秘！