anaconda安装使用+pytorch环境配置(cpu)+pycharm环境配置(详细教程)

一、anaconda下载

1.anaconda官网尝试下载:

官网网址:Anaconda | Built to Advance Open Source AI

1.进入官网

2.点击Products->Distribution,跳过注册进入下载页面

3.选择系统下载

2.清华镜像下载

1.网址:Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

在文件列表选择了5.3.1-windows-64位(别慌操作哈,因为下一步换文件了)

2.开始下载的不带日期的632M的,点击启动图标一直运行不起来。重新下载的950M带日期的.

自己电脑上用,安装时最好选just me,避免c盘空间不足

安装时换存储路径,其余默认。

二、anaconda创建工作区

1.添加系统环境变量,记得确认哈(如果黑窗口中conda响应慢,可以上移路径,更快检索到)
在这里插入图片描述

2.在.condarc中配置清华镜像安装源,这样以后使用conda安装程序时全部通过清华这个镜像站下载(记事本标签带*,意味着没保存,记得保存哈
在这里插入图片描述

channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/clouddeepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

3.打开anaconda,运行anaconda_prompt工具

4.anaconda_prompt输入:conda list,出现文件列表代表安装成功

5.创建python工作区

Anaconda Prompt中输入指令:conda create -n cpupytorch python=3.9

-n: 即name,表示环境名称,本次命名为cpupytorch。
python: 选择Python的版本号,本次为3.9版本(python3.9适用的pytorch版本较广,下文有提)。

6.创建成功

7.查看安装环境(工作区)位置

如果环境下载错误,或者不想使用,删除工作区指令:conda remove -n cpupytorch --all
(记得改为自己工作区名字哈)

8.激活创建的工作区,指令:conda activate cpupytorch

三、Pytorch安装

1.官方版本对应表:https://lightning.ai/docs/pytorch/latest/versioning.html#compatibility-matrix

2.Pytorch下载官网:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

选择合适版本(刚才环境中安装的python版本为3.9),在激活的工作区执行:conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 cpuonly -c pytorch

3.在cpupytorch工作区,pytorch安装完成

四、Pycharm中使用anaconda虚拟环境搭建自己的Pytorch环境

  • Anaconda已安装好
  • 已经创建个独立虚拟环境(cpupytorch工作区)

1.新建项目时使用anaconda创建的虚拟环境

2.已经打开的项目使用anaconda创建的虚拟环境

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