ANACONDA安装记录及pythorch的下载

一、安装网址

清华大学镜像网站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
选择最新的：

二、特殊安装步骤

1.除了一直点next，需要注意的就是：

路径的命名要求都是英文的，路径中带有中文会报错。我的路径是D:\anaconda
2.另外要注意的是，这里选just me

3.还要注意的是，这里两个都选（选了第一个以后，就不需要自己去添加环境变量了）

三、配置环境变量（如果安装的时候选择自动配置的话，跳过这里）

右击此电脑-》属性-》高级系统设置-》环境变量-》用户变量-》path：新增一个anaconda的安装目录的Scripts文件夹的路径，D:\anaconda\Scripts

检查环境变量配置成功，在命令行中敲入conda --version,显示版本号

四、创建虚拟环境

1.首先，anaconda提供了一个基本的环境“base”，在命令行中输入activate可以进入这个基本环境。

输入conda env list，也可以看到环境列表中目前只有base这一个环境。

在base环境下，输入Python --version，显示出base环境下的Python版本：

在base环境下，输入conda list，显示出base环境下已经存在的包：

2.用anaconda可以根据不同项目的需求创建拥有不同版本Python、不同包的环境。
（1）首先根据你的需求，假如想要下载Python解释器版本3.8.x（anaconda自动选择下载3.8中最新的Python版本），那么可以给这个新环境命名为Python38，命令行输入conda create --name python38 python=3.8

在下面这里选择“y”

键入’y"后，anaconda开始在新建的Python38环境中下载官方自带的一些包和Python3.8.5解释器，下载界面如下

到此为止，这个新环境中已经有了我们想要的Python解释器和一些基本的包，下面应该下载自己需要的额外的包。
写给我自己看的：键入"y"以后，下载包的时候报错了，解决方法是更改镜像源（把默认国外的改成清华镜像源），也就是重新生成 .condarc这个配置文件（文件在C:\Users\DELL），命令行如下：conda config --set show_channel_urls yes
（2）通过上述操作，已经新建了名问python38的新环境，想要给这个新环境下载包，就要先进入它：activate python38
进入以后，在命令行键入conda install 包名 就可以下载想要的包了。

五、下载pytorch的GPU版本

1.由于在国内通过pytorch官网下载pytorch很慢而导致无法下载完成进而安装失败，所以，要我们将使用清华镜像，代码如下：

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

利用conda安装pytorch，可以将cuda依赖一起安装，简化安装程序：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 

为pytorch-gpu验证是否安装成功，可以在python中运行以下语句：

import torch
torch.cuda.is_available()