Anaconda安装

1.下载安装包，直接国内镜像资源，这里下载的是 Anaconda3-2022.10-Windows-x86_64.exe 版本

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

2.安装好之后配置环境变量—系统变量中的path，Anaconda是安装在E:\Anaconda3文件下的

分别添加以下三个变量
E:\Anaconda3
E:\Anaconda3\Scripts
E:\Anaconda3\Library\bin

3.在base环境下添加一个虚拟环境

打开 Anaconda Prompt（Anaconda3）这个命令框

列出当前所有的环境

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conda env list

创建一个虚拟环境，并指定python版本，这里新建的虚拟环境默认是会保存在Anaconda/envs/ 路径下

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conda create  -n env_name python=3.9

如果不是保存在Anaconda/envs/下，就要手动指定位置了

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conda create  --prefix=path\env_name python=3.9

删除某个虚拟环境，但这个叫 env_name 的文件还在，需要手动删除

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conda remove -n env_name --all

进入某个虚拟环境

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conda activate env_name

4.进入某个虚拟环境

列出当前虚拟环境下的所有库

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conda list

安装Numpy，并指定版本为1.21.5

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

安装pandas，并指定版本为1.2.4

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

安装Matplotlib，并指定版本为3.5.1

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pip install Matplotlib==3.5.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

查看当前虚拟环境下某个库的版本，如 numpy

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pip show numpy

退出当前虚拟环境

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conda deactivate

5.安装cuda

这里安装的是11.3版本的
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
点击跳转后，选择操作系统依次选择

Windows
x86_64
10
exe(local)

2.7G，慢慢下吧

下载好之后，将其放在E:\CUDA\下，并创建一个Temp文件用于存储临时缓存
开始安装
选择路径为E:\CUDA\Temp\

然后等待完成
安装选项 — 选择自定义
自定义安装选项 — 只勾选 CUDA 且取消勾选CUDA中的 VS 选项
完成选择默认路径保存—也就是C盘（裂开）
安装完成后，可以E:\CUDA\这个文件删除了

配置环境变量

依次添加以下四个系统变量
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

最后在命令行中输入以下命令查看CUDA版本

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nvcc -V

6.安装pytorch

pytorch 分为三部分：torch、torchversion、torchaudio，其中torch是主要的
先进入该页面
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

ctrl + f 搜索 pip install torch==1.12.0
找到 CUDA 11.3版本的安装命令

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pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

这里并不直接执行该命令下载安装，而是手动安装

打开 https://download.pytorch.org/whl/cu113 页面
根据命令中，三个库的版本去分别下载
如，找到 torch 文件，打开，搜索 1.12.0+cu113

选择cp39，也即是python3.9版本的win

其余两个同理

下载好之后，将三个 .whl 文件放在 E:\whl\下

然后将其安装到之前创建的虚拟环境 DL 下

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conda activate DL

然后

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2
3
pip install E:\whl\torch-1.12.0+cu113-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install E:\whl\torchaudio-0.12.0+cu113-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install E:\whl\torchvision-0.13.0+cu113-cp39-cp39-win_amd64.whl

安装好之后，可以查看是否安装成功

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conda list

也可以在当前虚拟环境下进入python编辑器，

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python

进入python编辑器后，导入torch

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import torch

导入成功就说明安装成功了的，否则就得再折腾
再执行

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torch.cuda.is_available()

会输出 True

7.修改 Jupyter 的默认工作路径

Jupyter 默认的工作路径是 C:\Uses\用户名，将其改为 E:\Jupyter

打开 Anaconda Prompt，执行

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jupyter notebook --generate-config

进入生成的文件的地址，编辑 jupyter_notebook_config.py 文件

查找 c.NotebookApp.notebook_dir 这一行
将其取消注释，然后 ‘’ 里的内容就是新的文件路径，这里是 E:\Jupyter ，这个文件要事先创建好
最后，jupyter的桌面快捷方式右键属性，快捷方式 –> 目标，将末尾的 %USERPROFILE% 删除，以及前面的空格，就可以了

8.修改 Jupyter 的字体

打开文件
E:\Anaconda3\Lib\site-packages\notebook\static\components\codemirror\lib
编辑 codemirror.css 文件
找到 font-family:

将其改为

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

9.虚拟环境连接 Jupyter

打开 Anaconda Prompt，进入虚拟环境 DL

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conda activate DL

安装 ipykernel

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

将虚拟环境导入到 Jupyter 的 kernel 中

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python -m ipykernel install --user --name=DL

再次打开 Jupyter 就可以选择 DL 环境了

10.虚拟环境连接pycharm

创建一个新文件夹 E:\project_of_py

打开 pycharm

选择新建 New project
这里是最新版本的pycharm，25版的

点击 location，选择新创建的文件夹
再点击 Base conda，选择 Anaconda\Scripts\下的 conda.exe
然后直接点击 Create

创建之后会进入项目界面
点击右下角的解释器名称
点击 Add New Interpreter –> Add Local Interpreter

点击 Select existing
Type 选择 Conda

选择 Anaconda\Scripts\下的 conda.exe，然后点击 Reload environments，它会检测到已经创建的虚拟环境，这里是叫 DL，然后 OK

右下角就会显示当前的解释器是DL

随便创建一个 py 文件，测试一下这个环境能否正常执行 py 文件

勾选 Run with python Console
依次点击 demo_00 –> Edit Configurations

再点击 Modify options，然后勾选 Run with python Console

运行demo_00之后右下角就有各变量的情况

这个demo_00顺便检测了一下，pycharm 是否与 GPU 版本的 pytorch 连接成功