利用Anaconda安装pytorch深度学习环境

因为本人笔记本没有英伟达的显卡，因此不需要关注NVIDIA驱动安装与更新等问题。

Anaconda安装

打开网址，现在是2022年6月，对应的anaconda版本是支持python3.9。

我想下载支持Python3.7版本的Anaconda，可以打开网址，下载之前的版本。

 可以下载Anaconda3-5.3.0和Anaconda3-5.3.1，我选择的是Anaconda3-5.3.1。

 双击下载好的Anaconda安装包

        just me是说只供当前用户使用。all user 是供使用这台电脑的所有用户使用，是权限问题。对空间影响不大。如果你的电脑上只有建了一个用户，all users和just me 的作用是一样的。所以点击just me就好了。

         然后点击next，当让你选择安装安装路径的时候，一定不要选择默认安装位置，因为默认位置是c盘，以后要在anaconda里面创建环境的时候会很占内存，最好在D盘中创建一个文件夹来放anaconda。

         我安装的时候勾选了第一个复选框，但是安装完成后在系统环境变量Path并没有找到，之后自己手动添加了环境变量

 查看环境变量是否配置成功

 安装过程中会出现安装VScode的界面，点skip即可

        安装完成以后，按下开始键（win键）在左边就会出现anaconda3这个文件夹，可以发现anaconda已经安装好了。

 也可以在终端中输入python，查看是否有Python环境

接着输入conda --version 或 conda -V，查看是否有conda环境

出现Anaconda Navigator点开后 一直停留在 loading applications 页面的情况：

 重新打开Anaconda navigator的时候，提示anaconda已经在运行

        打开任务管理器，没有Anaconda的进程，无法结束进程，此时我们可以选择用CMD命令去结束进程。

        在cmd窗口输入命令语句：tasklist | findstr “pythonw” （找到pythonw的PID，如：PID为8232，注意多个pythonw.exe都需要终止）
        在cmd窗口输入命令语句：tskill 8232 或者 taskkill /pid 8232 /f

启动anaconda卡住不动的解决办法：

1.在anaconda安装目录下找到conda_api.py文件

2.打开conda_api.py文件，找到程序data = yaml.load(f)改为 data = yaml.safeload(f)

 

 至此，anaconda重新启动成功！

 conda更新失败

 Pytorch环境安装

 打开Anaconda的终端

 

执行如下的指令查看有哪些环境：conda env list

 可以看出来，新安装的Anaconda只有一个base环境。

 创建虚拟环境：conda create -n 环境名字（英文） python=x.x（python版本）

我创建了一个名字叫pytorch，python是3.7版本的环境。

conda create -n pytorch python=3.7

        在base环境中执行如上的命令，就会创建一个新的虚拟环境，这个虚拟环境会安装一些基础的包。询问是否安装的时候，输入y。就可以创建环境了。 

        安装好以后，执行conda env list命令，就可以看到比一开始多了一个pytorch这个环境。现在我们可以在这个环境里面安装深度学习框架和一些Python包了。

 

   执行如下命令，激活这个环境：conda activate 虚拟环境名称

       安装pytorch-cup版的环境，由于pytorch的官网在国外，下载相关的环境包是比较慢的，所以我们给环境换源。在pytorch环境下执行如下的命名给环境换清华源。 最后按Enter键即可

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

        运行成功后，会在C:\Users\YT_W下建立一个.condarc的文件，.condarc这个文件默认是没有的，添加镜像时自动建立的。因此也可以通过修改用户目录下的.condarc文件配置

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

     查看是否修改好通道  

然后打开pytorch的官网，选择相应配置，然后将下面红色框中的内容复制下来，一定不要把后面的-c pytorch -c conda-forge也复制下来，因为这样运行就是还是在国外源下载，这样就会很慢。

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly

 这时候就开始下载环境所需要的依赖包了。

出现以下错误：

HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.
SSLError(MaxRetryError('HTTPSConnectionPool(host=\'mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn\', port=443): Max retries exceeded with url: /anaconda/pkgs/main/win-64/repodata.json (Caused by SSLError(SSLError("bad handshake: Error([(\'SSL routines\', \'ssl3_get_server_certificate\', \'certificate verify failed\')])")))'))

可能是防火墙问题，使用命令

conda config --set ssl_verify false

又出现了以下问题：

 这个问题是说此包无法从当前取得让换一个渠道

The environment is inconsistent, please check the package plan carefully 

 下载pytorch环境时出现上面这个问题，是因为在base环境下安装的，所以出现了环境不兼容的情况。需要建立新环境——激活环境——安装Pytorch

安装GPU版本的Pytorch

 安装CUDA时发现总是安装cpu版本的Pytorch，先说一下问题产生的根本原因：指定某一版本cudatoolkit下的指定版本的pytorch不在源（国内conda镜像源或镜外源）中，导致某一版本cudatoolkit下的指定版本的pytorch无法被conda install找到，然而不凑巧的是，源中却有指定版本的pytorch，不过它是CPU版本。那么，conda install这个小机灵鬼自作主张的替你安装了这个版本。结果就是，你觉得明明安装的是GPU版pytorch，可是像是有种神秘力量让你最终得到的总是cpu版pytorch。
查看安装的是什么版本的pytorch

1）激活想要安装pytorch的虚拟环境：

conda activate xxx

2)进入python环境：

python

3）检查pytorch版本：

import torch
torch.__version__

 pycharm安装

安装过程中将所有的复选框勾上

   打开pycharm，创建一个新的工程，来测试pytorch是否安装好。按如下两图创建一个工程（新工程好像必须要安装一个新的python插件），新的工程最好在D盘一个新的文件夹下，有的工程很大，C盘容易装满。

 选择我们在anaconda里面安装的环境，在界面的右下角

按照如图中的选项选择我们在anaconda中创建的深度学习环境，选择pytorch环境。

 此时刚刚的右下角已经有了我们刚刚选择的pytorch环境中的python了。

 出现以下提示，在设置中添加排除项即可

     我们在创建的工程里面创建一个python脚本，在脚本中运行如下代码：

import torch
 
x = torch.rand(5,5)
print(x)
 
print(torch.__version__)

控制台有输出，说明pytorch安装成功