WIN10下pytorch环境配置（安装了半天的血泪史）
pytorch安装
- Anaconda 下载
- Anaconda 安装
- Anaconda 环境配置
- Anaconda Prompt
- 显卡配置（无 Nvidia 显卡的略过）
- 有序的管理环境
- 安装 PyTorch 准备
- 更换清华源
- .condarc
- 继续安装 PyTorch
- 验证是否安装成功
- 关于报错
- 下载时Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
- ModuleNotFoundError ... No module named 'torch'
- 'conda' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件
在安装的时候我找到了一篇教程教程，大部分跟他走就可以，但是他的博客里好像没有涉及到更换镜像源的事情。这里我按照我的安装步骤简单复现一下吧，包括我安装的时候遇到的一些问题，免得大家跟我一样走弯路。
Anaconda 下载
首先下载一个这个软件，官网下载的话很慢，用的清华镜像源
进入网站之后，根据自己需要的版本及系统信息下载，我下载的是画线标注的版本。
（PS：我下午在下载的时候64位怎么也下载不下来，想着用32位凑合一下，在这里奉劝各位不要，不然会在全部装好之后出现以下报错。明明都装好了，测试的时候出现ModuleNotFoundError的报错，No module named ‘torch’）
如果白天不好下载试试夜里下载。
Anaconda 安装
下载好后安装，自己选择路径就好，基本上默认就可以，包括最后的path我都是选的默认的。
Anaconda 环境配置
- 此电脑 - 右键属性
- 高级属性设置
- 环境变量
- 双击下边的那个表的Path
- 点开Path后添加标黄的几个路径（按照你自己的路径填写，找到你自己的安装路径下面的图中的文件夹，复制路径添加）
- 如果发现自己没有添加python环境配置的，最好把黄色标注上一个的python也添加上，不然没办法直接cmd命令（不清楚自行百度）
Anaconda Prompt
如果可以成功打开，且左边有 (base)，即安装成功。
显卡配置（无 Nvidia 显卡的略过）
因为我没有显卡，所以我略过了
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3.8，所以下面也也安装3.8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=3.8
之后，弹出提示，输入 y，即可安装。
安装成功后，输入以下指令：
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。
安装 PyTorch 准备
进入pytorch官网，按照自己的需要选择。比如我下边选择的是稳定1.4版本，windows下，conda安装（有没有注意到咱们上边用的命令就是conda XXX），python，没有GPU。如果没有显卡的话，选择 None。配置如图：
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。
更换清华源
之前在装遇到报错的时候博客纷纷说什么清华源停止镜像了，但是现在清华源已经恢复提供镜像了，所以还是可以用的。附上清华源Anaconda镜像使用帮助，大家可以读一下这段帮助。
.condarc
插播.condarc知识点：
.condarc以点开头，一般表示 conda 应用程序的配置文件，在用户的家目录（windows：C:\\users\\username\\，linux：/home/username/）。但对于.condarc配置文件，是一种可选的（optional）运行期配置文件，其默认情况下是不存在的，但当用户第一次运行 conda config命令时，将会在用户的家目录创建该文件。
找到.condarc以记事本方式打开，将清华源上面的源贴进去：
channels:
- 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
你以为这就完了么，当然没有！这样配置之后我还遇到了这样的恶心报错PackagesNotFoundError，就是在搜索这个报错原因的时候搜索到清华源不提供镜像的消息，这是一个悲伤的故事，使我的进度一度停滞不前。
看到了清华源恢复镜像的公告后，我就开始扒上图中找不到的包，并最终在这里找到了，明明这里找到了pytorch，没道理装不上呀，那么就只可能是我们的镜像源的问题，让它并没有找到pytorch的包。
我们把这个链接再插入刚才的镜像源地址。我猜测是之前的地址不够细，没有访问子文件夹，所以没有找到我们所需要的那几个包，下次我们在配置别的源的时候也可以参考这样添加源，而不是一味的找教程。.condarc中的最终源地址：
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
.condarc配置好后保存
我在搞清楚这个问题以后反复装了好几次，屡试不爽，把源的问题解决就成功了一半。
继续安装 PyTorch
环境都配置好了，返回pytorch的官网，将官网给出你选项的安装命令贴进去。
我的是下面这个
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
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
验证是否安装成功
（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。
关于报错
前边提到了一些，这里再简单说下。
下载时Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
PackagesNotFoundError，在查找解决方案的时候看到了这篇博客，建议更新conda，但是我更新后无效。我觉得问题还是出在镜像源身上，像我上边配置好了根本不需要更新conda，一样可以配置好pytorch，相反如果源有问题的话，更新conda都能有一堆报错，很恶心。
建议：检查镜像源
虽然上述博客的解决方案没用，但是更新命令收下了。
更新conda到最新版本：conda update -n base conda
再查一下conda版本：conda -V
第二次更新conda到最新版本：conda update -n base conda
第二次很重要！！！
更新完后再查一下conda版本：conda -V
然后执行：conda update --all
ModuleNotFoundError … No module named ‘torch’
建议：检查版本是否正确，如64位下载64位Anaconda。我把之前的32为卸载了重新装了64位的就没有问题了。
‘conda’ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件
解决：下载安装Anaconda