在anaconda中安装国产量化环境vn studio (同时安装vn station 及 vnpy)

游览智财

2446人浏览 · 2023-12-12 21:57:22

游览智财 · 2023-12-12 21:57:22 发布

项目场景：

在anaconda中搭建vn station环境，但是在CTA中不能引入安装的tensorflow

问题描述

想在ancaconda中安装一个环境，并且在vn station中使用tensorflow torch，通过anaconda prompt 进入环境能正常使用tensorflow 和torch ,能正常导入

我在boll_chanal_strategy.py中引入tensorflow,并且测试，结果不能使用gpu：
D:\Anaconda3\envs\veighna_studio\lib\site-packages\vnpy_ctastrategy\strategies\boll_channel_strategy.py:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print('可以使用gpu:',tf.config.list_physical_devices('GPU'))
import sys
print("python执行器位置：",sys.executable)

但是在点击启动vn station --> 交易 --> 启动–> 点击回测后，在veighna station 中报错：

2023-12-12 21:35:31	--------------------------------------------------
2023-12-12 21:35:31	VeighNa Trader进程启动
2023-12-12 21:35:33	没有配置要使用的数据服务，请修改全局配置中的datafeed相关内容
2023-12-12 21:35:47	2.10.0
2023-12-12 21:35:47	2023-12-12 21:35:47.685061: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cublas64_11.dll'; dlerror: cublas64_11.dll not found

2023-12-12 21:35:47	2023-12-12 21:35:47.685957: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cublasLt64_11.dll'; dlerror: cublasLt64_11.dll not found

2023-12-12 21:35:47	2023-12-12 21:35:47.686903: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cufft64_10.dll'; dlerror: cufft64_10.dll not found

2023-12-12 21:35:47	2023-12-12 21:35:47.826458: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cusparse64_11.dll'; dlerror: cusparse64_11.dll not found

2023-12-12 21:35:47	2023-12-12 21:35:47.827418: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudnn64_8.dll'; dlerror: cudnn64_8.dll not found
2023-12-12 21:35:47.827795: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1934] Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly if you would like to use GPU. Follow the guide at https://www.tensorflow.org/install/gpu for how to download and setup the required libraries for your platform.
Skipping registering GPU devices...
可以使用gpu: []
python执行器位置： D:\Anaconda3\envs\veighna_studio\python.exe
2.10.0
可以使用gpu: []
python执行器位置： D:\Anaconda3\envs\veighna_studio\python.exe

下面是我的安装步骤：

在 D:\Anaconda3\envs 目录下新建目录 veighna_studio
在vn官网下载社区版3.9.0 VeighNa量化社区 - 你的开源社区量化交易平台 (vnpy.com)

点击安装时选择目录：D:\Anaconda3\envs\veighna_studio

安装好后桌面会有图标

安装好后系统的环境变量中可能会有添加了该目录，可以删除一下

比如：

C:\Program Files\NVIDIA Corporation\Nsight Compute 2023.3.1\
将目录D:\Anaconda3\envs\veighna_studio 添加为anaconda环境：
```
conda create --prefix="D:\Anaconda3\envs\veighna_studio" python=3.10.9
```
我使用的是 anaconda prompt 执行

如果执行报错json.decoder.JSONDecodeError: ：输入命令 conda config --show-sources , 查出.condarc文件路径, 删除该文件，重新执行创建环境的命令

python的版本可以执行 D:\Anaconda3\envs\veighna_studio\python 命令查看版本

安装Tensorflow

版本对应关系：Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn)

pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
conda install cudatoolkit=11.1.1 cudnn=8.1.0
conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0

安装cudatoolkit=11.2和cudnn=8.1-CSDN博客

Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn)

测试安装是否成功（命令行中测试）

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print('可以使用gpu:',tf.config.list_physical_devices('GPU'))

安装pytorch

在anaconda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn、tensorflow（-gpu）、pytorch_conda安装cuda-CSDN博客

安装命令：Previous PyTorch Versions | PyTorch
```
conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
# 下面这条命令实测可行 命令来源：https://pytorch.org/
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
```
在anaconda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn、tensorflow（-gpu）、pytorch_conda安装cuda-CSDN博客

Previous PyTorch Versions | PyTorch

测试是否安装成功
```
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
```