建立 Python 虛擬環境在在輝達 nVidia Jetson Nano 環境下

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在研究或教學的程式開程的過程中,常常需要使用不同版本的程式庫,為了避免不同程式庫之間的衝突,減少開發者之間的溝通困擾,以及加速系統建置或除錯的流程;在業界系統開發上,都會先建立好開發者專屬的虛擬環境。

  • 安裝虛擬環境工具

Python/CUDA 在開發過程中,提供了很好的虛擬環境工具「venv」;首先我們先安裝這個工具。

sudo apt install python3-venv
  • 建立虛擬環境

接下來,在工作目錄下使用下面的指令建立新的目錄,例如叫作「Vocus-env」,同時也是之後工作時所使用的虛擬目錄。

python3 -m venv Vocus-env

這時候會有一個新的目錄「Vocus-env」產生;我們再進入這個目錄,啟動虛擬環境。

cd Vocus-env
source bin/activate

可以檢查一下,目前是否有安裝那些 python library。

pip list

接下來,可以先安裝一下常用的 library

pip install numpy
pip install pandas
pip install matplotlib

然後,為了不重複安裝 PyTorch library,我們可以編輯「pyvenv.cfg」這個檔案

vi pyvenv.cfg

把參數「include-system-site-packages」的數值改掉。

include-system-site-packages=true

這時候再看一次 library list,就可以看到 PyTorch library 「torch」已經被包含進來了。

pip list
  • 使用 Jupyter 遠端切換核心

一旦虛擬環境建立起來,接下來我們要安裝 Jupyter kernel 方便我們遠端透過 Jupyter Notebook 來切換不同的虛擬環境。首先,在虛擬環境執行的狀態下,先安裝 Jupyter kernel。

pip3 install ipykernel

然後,把虛擬環境加入;例如,命名現在的環境為「Vocus-env」核心。

ipython kernel install —-user —-name=“Vocus-env”

然後檢查一下目前的 kernel 是否有加入。

jupyter kernelspec list

如果有錯想要移除,可以用以下指令

jupyter kernelspec remove <kernel-name>
  • 離開虛擬環境

最後,再離開剛剛建立的虛擬環境。

deactivate

這時候,我們再達端連上 Jupyter Notebook,就可以看到多了一個「Vocus-env」kernel 可以選擇。

raw-image


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甘果的沙龍
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作者從國內主要的半導體公司退休,重回校園唸書;開始第三人生。分享退休投資規劃、科技產業經驗以及校園學習點滴。
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