Anaconda与PyTorch安装全攻略，详细保姆级安装教程（gpu版本）

一.安装Anaconda

1.安装的超详细步骤

（1）由于官网速度较慢，选择镜像源下载

镜像源地址：https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/

（2）选择合适的版本

（3）双击下载好的exe文件，点击next，随后点击i agree

（4）随后选择just me

（5）在D盘新建一个Anaconda文件夹，随后选择合适的路径

（6） 在随后出现的选择框中只选择第二个框框

 2.配置环境变量

（1）在桌面右键按下点击显示设置

（2）在查找中搜索环境变量

 （3）之后点击环境变量

 （4）点击之后，选择path

（5）点击新建

 （6）将下面三个都添加进入

D:\\Anaconda\\Library\\bin

D:\\Anaconda\\Scripts

 D:\\Anaconda

3.桌面快捷方式

将jupyter和prompt放置在桌面

 二.安装PyTorch（GPU版本）

安装cpu版本可查看纳米级教程

https://blog.csdn.net/weixin_70217160/article/details/149182956?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=149182956&sharerefer=PC&sharesource=weixin_70217160&sharefrom=from_link

1.创建虚拟环境

点击桌面上的prompt进入anaconda的环境中，接下来所有的命令都在Prompt中进行

（1）清屏

cls

（2）base环境下的操作

#列出所有的环境

conda env list

下面俩个选一个即可 

#创建名为“环境名”的虚拟环境，并制定python的版本

conda create -n 环境名 python=3.9

#创建名为“环境名”的虚拟环境，并制定python的版本与安装路径

conda create –prefix=安装路径\\ 环境名 python=3.9

这样虚拟环境就创建好了

其他的一些指令 

#删除名为“环境名”的虚拟环境

conda remove -n 环境名 –all 

#进入名字为环境名的虚拟环境

conda activate 环境名 

 （3）虚拟环境内的操作

每次操作后必须按一次enter

所有的库同理（除了pytorch）

#列出当前环境下的所有库

conda list

#安装NumPy库，并指定版本1.21.5

pip install numpy==1.21.5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

#安装Pandas库，并指定版本1.2.4

pip install Pandas==1.2.4-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

#安装Matplotlib库，并指定版本3.5.1pip installMatplotlib==3.5.1-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

#查看当前环境下某个库的版本（以numpy为例）

pip show numpy

#退出虚拟环境

conda deactivate

 2.查看自己的显卡

同时按下ctrl+shift+esc

注意必须是nvidia显卡

输入win+r打开cmd

输入nvidia-smi查看

3.cuda升级（如果提示nvcc不是什么什么命令）

（1）桌面点击右键，选择nvidia控制面板

 （2）这里选择版本比她低的就行

进入官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

这里我选择12.8.1

（3）点击进入，选择合适的版本

（4）下载好之后，将exe文件放置在新建的D:\\CUDA内，点击exe文件，大约要等两分钟，会弹出提示框，这里要选择临时的解压文件夹，考虑到解压后需要占用大约7G的内存，因此建议放在D:\\CUDA\\Tem内，安装结束后，该临时解压文件夹会自动删除。

（5）解压好后，进安装界面，同意并继续后，点击“自定义”。

（6）接下来，仅仅选择4大项中的CUDA，并取消CUDA中关于VS的选项。

（7）完成后，按照默认的C盘路径进行安装（大约7G）即可

（8）现在回头查看临时解压文件夹D:\\CUDA\\Tem，会发现已经消失，顺便可以删除D:\\CUDA了。接下来配置环境变量（参考配置环境变量打开方式），如果你是按照默认路径的话，其路径应该是：

⚫C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA

⚫C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.3\\lib\\x64

⚫C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.3\\bin

⚫C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.3\\libnvvp

如果你忘了你的路径，用everything搜索出来即可。

最后，回头检查一下CUDA版本，Win+R后输入cmd，进入命令提示符，输入nvcc -V

注意，尽管您输入nvidia-smi可能仍然显示老版本，但经查阅资料，CUDA的实际使用版本以nvcc -V中的CUDA版本为准。

4.安装pytorch

        PyTorch一分为三：torch、torchvision与torchaudio。这三个库中，torch有2G左右，而torchvision和torchaudio只有2M左右，因此一般在代码里只会import torch。当torch的版本给定后，另外两个附件的版本也唯一确定了。

        安装torch前，先给安装表，其中cu113即cuda11.3，cp39即Python解释器的版本是Python3.9。注：NVIDIA显卡30系列（如NVIDIA GeForce RTX3050）只能安装cu110及其以后的版本。

一定要比自己的cuda版本低

原命令：pip3 install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

修改后（添加了镜像源）命令：pip3 install torch torchvision torchaudio –index-url https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cu126

5.检验cuda是否可用

（1）方法一：

查看当前环境的所有库进入环境后，使用conda list命令列出当前的所有库

（2）方法二：

进入Python解释器检验

首先，进入虚拟环境DL后，输入python以进入解释器

 输入import torch导入torch库，如图所示。若torch安装失败，则会返回No module named ‘torch’。若安装成功，不会返回任何语句，同时在下一行出现“>>>”，提示我们可以继续敲代码。

最后一步，输入torch.cuda.is_available()，如图所示。

除了上述两个方法，还有两种方法，具体见3小节和4小节。 

三.Jupyter代码编辑器

计算机用户名（即C:\\Users\\用户名）为中文，无法兼容Jupyter。大家可以打开Prompt检查自己的用户名

如果发现自己的用户名携带有中文，除了更改自己的用户名为英文数字组合外，也可以直接跳过本章，使用第四章的PyCharm代码编辑器即可。

1. 修改工作路径

Jupyter初始的工作路径为【C:\\Users\\用户名】，需要进行修正，将其转移到新建的【D:\\Jupyter】位置。

①新建D:\\Jupyter；

②打开桌面快捷方式中的Prompt；

③输入jupyter notebook –generate-config命令并执行；

④打开上一步生成的配置文件地址，

即C:\\Users\\用户名\\.jupyter

⑤在jupyter_notebook_config.py（以记事本方式打开）中使用Ctrl+ F查找并且修改如下配置项：

修改前：#c.NotebookApp.notebook_dir = ''

修改后：c.NotebookApp.notebook_dir = 'D:\\Jupyter'也即删除前面的#号注释，在后面的单引号里输入要设置的目录路径，

注意：新版本的路径可能会在下面这个位置 

注意，'D:\\Jupyter'中不能有空格，否则Jupyter打开就闪退。保存后关闭。

⑥找到桌面的jupyter notebook快捷图标，鼠标反键>>属性>>快捷方式>>目标，删除最后的"%USERPROFILE%/"。

2.修改默认字体

初始字体可以进行修改，修改流程如下。

①打开如下地址

D:\\Anaconda\\Lib\\site-packages\\notebook\\static\\components\\codemirror\\lib

②打开codemirror.css文件；

③Ctrl+F，

搜索“font-family: monospace;”的文字，并将其改为

font-family: 'Fira Code Light','Consolas';

3.更改主题（2有问题就直接3）

（1）在环境里下载

pip install jupyterthemes

（2）查看环境

jt -l

（3）应用环境

具体素材https://www.cnblogs.com/shanger/p/12006161.html

4.虚拟环境连接Jupyter

        我们已经在Anaconda里创建了一个叫DL的虚拟环境，但是现在这个叫DL的虚拟环境没有连接Jupyter，换句话说，Jupyter现在仅仅能与base环境相连。为让虚拟环境与Jupyter相连，请在Prompt的虚拟环境下操作下列命令。   

（1）进入自己的虚拟环境中

#安装ipykernel

pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（2）导入

#将虚拟环境导入Jupyter的kernel中

python -m ipykernel install –user –name=环境名

（3）卸载（下载的时候不需要） 

#删除虚拟环境的kernel内核

jupyter kernelspec remove环境名

在Jupyter里，切换到DL内核后，点击New，新建一个DL内核的脚本。

 在DL内核的脚本下，输入两段代码后运行，

五.安装pycharm

1.安装pycharm

首先，去jetbrains公司的官网下载PyCharm，地址为https://www.jetbrains.com/pycharm/download/other.html

安装时，请放在D盘的新建文件夹：D:\\PyCharm里。选好安装地址后，请勾选如图所示。

选择勾选的项目 

2.设置pycharm

安装好后，它会出现在桌面，双击进入。第一个岔路，选择第二个

pycharm的编辑器选择可以查看我之前的

https://blog.csdn.net/weixin_70217160/article/details/149182956?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=149182956&sharerefer=PC&sharesource=weixin_70217160&sharefrom=from_link