Pytorch 和 Tensorflow v1 兼容的环境搭建方法

以下是“PyTorch和TensorFlow v1兼容的环境搭建方法”的完整攻略，包含两个示例说明。

示例1：使用conda创建虚拟环境

步骤1：安装conda

首先，我们需要安装conda。您可以从Anaconda官网下载并安装conda。

步骤2：创建虚拟环境

我们可以使用conda创建一个虚拟环境，该环境包含PyTorch和TensorFlow v1。

conda create -n pytorch_tf1 python=3.7
conda activate pytorch_tf1
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
pip install tensorflow==1.15

在这个示例中，我们首先创建一个名为pytorch_tf1的虚拟环境，并指定Python版本为3.7。然后，我们激活虚拟环境，并使用conda安装PyTorch和TensorFlow v1。最后，我们使用pip安装TensorFlow v1。

示例2：使用Docker创建容器

步骤1：安装Docker

首先，我们需要安装Docker。您可以从Docker官网下载并安装Docker。

步骤2：创建Dockerfile

我们可以创建一个Dockerfile，该文件包含PyTorch和TensorFlow v1的安装指令。

FROM nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu18.04

RUN apt-get update && apt-get install -y \
    python3 \
    python3-pip \
    git \
    wget \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

RUN pip3 install torch torchvision
RUN pip3 install tensorflow==1.15

在这个示例中，我们首先选择一个基础映像，该映像包含CUDA和cuDNN。然后，我们安装Python、Git和Wget。最后，我们使用pip安装PyTorch和TensorFlow v1。

步骤3：构建Docker映像

我们可以使用Dockerfile构建一个Docker映像。

docker build -t pytorch_tf1 .

在这个示例中，我们使用docker build命令构建一个名为pytorch_tf1的Docker映像。

步骤4：运行Docker容器

我们可以使用Docker运行一个容器，该容器包含PyTorch和TensorFlow v1。

docker run --gpus all -it pytorch_tf1

在这个示例中，我们使用docker run命令运行一个名为pytorch_tf1的Docker容器，并使用--gpus all参数指定使用所有GPU。最后，我们使用-it参数指定交互式终端。

总结

本文介绍了如何在同一环境中使用PyTorch和TensorFlow v1，并提供了两个示例说明。在实现过程中，我们使用了conda和Docker来创建虚拟环境和容器，并安装了PyTorch和TensorFlow v1。