如何以镜像源创造pytorch环境

创建PyTorch环境通常使用虚拟环境（如Python的venv或Conda），如果你想要基于镜像源来构建，可以按照以下步骤操作：

1. **使用Docker**:
- 首先，安装`docker`和`docker-compose`，可以从官网下载对应的Linux、macOS或Windows版本的安装包。
- 创建一个新的Dockerfile，例如：

     FROM pytorch/pytorch:latest

     RUN pip install torch torchvision torchaudio -q

- 运行 `docker build -t your-image-name .` 来构建镜像，并指定标签`your-image-name`。
- 然后运行 `docker run -it --rm --name your_container_name your-image-name python -c "import torch; print(torch.__version__)"` 来检查是否安装成功。

2. **使用Miniconda + Conda**:
- 创建一个新的conda环境并安装PyTorch：

     conda create -n myenv python=3.8
     conda activate myenv
     conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

- 你可以把这一步骤添加到一个新的`.yml`文件中，然后通过`conda env create -f your.yml`命令来创建镜像。

3. **使用虚拟环境管理工具（如pipx or venvwrapper）**:
- 如果你想创建一个包含所有依赖项的独立环境，可以使用pipx（`pipx install torch torchvision`），它会创建一个单独的目录结构。
- 或者，你可以使用venvwrapper来管理Python虚拟环境，但需要额外设置使其在容器中工作。

无论哪种方法，创建好环境后，记得保存镜像或创建一个新的环境文件供其他人复现。