Anaconda安装Pytorch，以及在Pycharm中的配置
Anaconda安装Pytorch，以及在Pycharm中的配置
有关Anaconda安装请移步安装Anaconda/Python3.9/Tensorflow
· pytorch-cpu
打开Anaconda-Prompt，创建环境，这个步骤同样适用于tensorflow
# 查看当前环境
conda env list
# 创建环境
conda create -n pytorch python=3.9
[y]/n? → y
# 激活环境
conda activate pytorch
这里有cpu版本和gpu版本，你可以看看自己的电脑是什么显卡，以及是否安装了显卡驱动。pytorch官网可查询安装指令，如cpu版本
激活刚刚创建的pytorch环境后，输入指令
# 换源
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/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
# 有人建议不加 -c pytorch，自己试试看
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
[y]/n? → y
清华源帮助文档
不报错就装好了。打开python测试一下：
python
>>> import torch
>>> torch.rand(5, 3)
tensor([[0.7770, 0.0602, 0.4155],
[0.6938, 0.0936, 0.2220],
[0.8855, 0.0348, 0.2193],
[0.5060, 0.3269, 0.4457],
[0.9314, 0.3849, 0.3854]])
· pytorch-gpu
我的驱动已安装
可知当前支持的最高CUDA版本是11.6。步骤同cpu版本，创建新环境，用于安装pytorch-gpu
# -c pytorch据说不走清华源，但是应该问题不大
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
网上说pytorch会自动装CUDA和cuDNN。我的CUDA是一直装不上，但是在pytorch-gpu环境下是能查到的
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # True
print(torch.backends.cudnn.is_available()) # True
print(torch.cuda_version) # 11.3
print(torch.backends.cudnn.version()) # 8200
如果单查nvcc --version则查不到，咱也不知道到底装好没有，用着再说吧
· Pycharm项目使用Anaconda环境
创建新项目时
我们是在Anaconda-Prompt创建的新环境，因此这里选择Existing Interpreter，点开省略号，选Conda Environment。如果你New environment，相当于在Conda控制台又创建了一个新环境，然后直接导入Pycharm，也可以。
这里记得勾选Make available to all projects，不然下次创建项目时会很难再找到这个环境。
如果是将已有项目切换到Anaconda环境，打开项目，File->setting->Project->Project Interpreter->add，后面步骤同上。如果没勾上面的选项，也可以进入当前项目，这里有个Show All可以列出当前可用的所有环境。把Conda的环境删掉，重新添加并勾选即可。
如果是不小心创建了虚拟环境，按删项目的流程删除即可，shift+del。
初次启动新环境时Pycharm会做一些检查，需要耗费一点时间，下次启动时就很快了。
· 疑惑
Anaconda在base里装的包能不能在其他环境下用呢。比如sklearn在pytorch环境下又要重装
参考博客如下
[1] 查询、安装驱动，细致教学
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