安装 pixi
pixi 是一个跨平台的、与 conda 兼容的、通过 lock 文件保证可移植性的 python 管理工具。在终端中执行如下命令安装 pixi,其中进行了一次字符串替换,以使用 github 镜像站点进行下载: - Windows:
1
| powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "(irm -useb https://pixi.sh/install.ps1).Replace('https://github.com', 'https://github.site') | iex" |
- Linux/macOS: 1
| curl -sSL https://pixi.sh/install.sh | sed 's|https://github.com|https://github.site|g' | bash |
安装完成后,可以使用 pixi
命令进行包管理。建议参考官网为 pixi 添加命令补全。还需要为 pixi 添加国内镜像源,以加速包的下载。在终端中执行如下命令:
1
| pixi config edit --global |
此时会用系统自带的文本编辑器打开一个文件,在其中粘贴如下内容: 1 2
| [pypi-config]
index-url = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple" |
使用 pixi 安装 Pytorch 环境
新建一个目录,例如 ~/workspace/python,用于存放所有新的 Python 项目的文件夹。在终端中进入该文件夹后执行如下命令:
1
| pixi init any_name --format pyproject |
这会创建一个 ~/workspace/python/any_name 文件夹,目录结构为: 1 2 3 4 5
| any_name/
├── src/
│ └── any_name/
│ └── __init__.py
└── pyproject.toml |
其中 pyproject.toml
是项目的配置文件,src/
是项目的源代码目录。打开 pyproject.toml
文件,添加如下内容: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
| [tool.pixi.feature.gpu.system-requirements]
cuda = "12.0"
[tool.pixi.feature.gpu.dependencies]
cuda-version = "12.6"
pytorch-gpu = "*"
[tool.pixi.feature.cpu.dependencies]
pytorch-cpu = "*"
[tool.pixi.environments]
cpu = ["cpu"]
default = ["gpu"] |
接着在终端中执行如下命令:
1
| pixi add scipy matplotlib deepxde |
安装 pyproject.toml 中列出的依赖和新增的绘图库和深度学习库依赖,其中 DeepXDE 是一个多后端的深度学习库,主要用于数学求解。