Pytorch环境搭建

一、 Anaconda安装

Anaconda 作用包括：构建虚拟环境和资源包管理。其下载安装可以参考链接https://pan.baidu.com/s/1rt7BVNBje_BLknpQIQtZTw?pwd=6666： 提取码：6666 在百度网盘里下载。作为开源软件，官网版本齐全，可下载。下载后，按提示步骤进行安装即可。

可以直接从Anaconda官网下载，但因为Anaconda的服务器在国外，所以下载速度会很慢，这里推荐使用清华的镜像来下载。选择合适你的版本下载

注意：anaconda 的存储地址选择一个空的文件夹，文件夹以英文字母命名。

注意：将 conda 自动加入系统环境变量或者可以选择手动加入。 本次安装两个均选择。

二、虚拟环境 +Jupyter notebook

1.默认进入 base 虚拟环境

a) 命令退出 base 环境

conda deactivate

b) 修改其自启动参数

conda config --set auto_activate_base false

2.创建虚拟环境 DLing,添加镜像源，速度拉满, 安装 numpy mkl cffi

1).

有序的管理环境

这里需要大家查一下自己的python版本，win+R进入cmd，输入python即可获得对应版本信息。（没有配置python环境path则不能查询）

我的版本是3.9，所以下面也也安装3.9版本的，pytorch 是后边建立里的命名
如果不清楚自己的python版本，win+R，打开cmd控制台，输入python就可以看到自己的版本信息。

conda create -n pytorch python=3.9
conda create -n DLing python=3.6

之后，弹出提示，输入 y，即可安装。
安装成功后，输入以下命令：

conda info --envs

即可看到conda环境中，有新建的 pytorch 环境（你可以取别的名字，你取啥叫啥），右边的 * 号表示，当前你处于哪个环境。

接下来，我们要在 pytorch 环境中，安装 PyTorch，使用如下指令，进入 pytorch 环境（你取的啥名字后边activate啥）。

conda activate pytorch

你可以看到左边的 base 变成了 pytorch，代表成功进入 pytorch 环境。

2).更换清华源

不用下列代码直接更改用户的家目录.condarc文件
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 
conda config --set show_channel_urls yes

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

3).

conda install numpy mkl cffi

1. 安装 pytorch，进入
   https://pytorch.org/
   官网 ，选择合适版本下载，本次选用 anaconda 中 python==3.6，选择下示程序，下载 torch 包。

不使用这个
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cpuonly

进入官网点击 install，即可进入下示页面，根据自己电脑的配置选择，最后将最后一行复制到 Anaconda Prompt 界面中。

注意：如何判断自己电脑是否有 GPU：控制面板—>硬件和声音—>NVIDIA 控制面板—>帮助—>系统信息—>组件—>NVCUDA.DLL 的产品名称中即看到 GPU 版本，下载的 CUDA 版本必须与之对应。

但是这里有个坑，参考博客。其中，-c pytorch参数指定了conda获取pytorch的channel,在此指定为conda自带的pytorch仓库。因此，只需要将-c pytorch语句去掉，就可以使用清华镜像源快速安装pytorch了。

复制下面的代码，之后，在开始菜单中，打开 Anaconda Prompt，查看最左边括号中是base还是pytorch。如果是[base]，使用conda activate pytorch进入pytorch环境中。之后粘贴即可。

conda install pytorch torchvision cpuonly

根据提示输入y

验证安装是否成功
（1）在命令行左边为 pytorch 环境中，输入python

（2）之后，输入import torch，如果没有报错，意味着PyTorch已经顺利安装了

（3）接下来，输入torch.cuda.is_available，如果是 True，意味着你可以使用GPU。

4.安装并进入jupyter notebook，创建一个 python 文件，输入import torch，若无错运行即完成Jupyter notebook的环境搭建。

conda install jupyter notebook

jupyter notebook

参考博客

三、Pycharm 在虚拟环境下运行

1.下载安装PyCharm

1、进入官网PyCharm的下载地址：链接:http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows.

2、professional表示专业版，community是社区版，推荐安装社区版，因为是免费使用的，我选择的是社区版，下载文件的储存位置出现pycharm-community-版本号。

3、点击安装，修改安装路径，建议安装C盘以外位置，修改好以后，点击Next。

4、建议不选择.py选项，这是关联文件，如果打钩了，以后电脑双击.java文件就会用它打开。

5、接下来点击Install，出现安装界面。

2.加入 conda 中建立的虚拟环境，作为 pytorch 编程环境。

添加一句import torch运行后，执行通过，设置成功