windows10系统PYthon深度学习环境安装（Anaconda3、PYthon3.10、CUDA11.6、CUDDN10、pytorch、tensorflow，Pycharm）

一、 總體说明
1、說明：總體採用https://blog.csdn.net/zhizhuxy999/article/details/90442600方法，部分步驟由於版本變化，進行了調整。
2、基本概念

1. 编程语言/编译器：Python。Python的特点是“用最少的代码干最多的事”。Python 2即在2020年停止更新，所以现在学习Python 3是最好的选择。
2. Python管理環境：Windows系统是目前占有率最高的桌面操作系统，本身不包含Python环境。因：此我们首先需要下载Python环境，这里推荐的Python环境管理工具是Anaconda。管理環境採用Anaconda3，Anaconda Navigator 2.3版本，Python3.10。
3. 编辑器：Pycharm。非常好用的Python集成开发环境。
4. 深度学习框架1：Pytorch。Facebook支持的深度学习框架，学习曲线较为平缓，非常适合初学者、研究人员。
5. 深度学习框架2：Tensorflow。谷歌支持的深度学习框架，学习曲线较为陡峭，目前更适合工程人员。TF 2.0版本正在开发中，相对于之前的TF 1.x会有较大的调整和变化。
6. 图形处理器：主流深度学习框架依赖Nvidia GPU的CUDA和CuDNN。如果你的电脑有Nvidia GPU，可以加速深度学习程序的执行。
   二、 安裝步驟
   接下来我们将介绍深度学习环境在Windows上的安装方法。
   1、Python管理環境安裝
7. 原文是从官网下载安装Anaconda (Python 3.7版本)，不知為什麼沒成功，華軍網上搜到這個下載。應該很多地方都可以下載。
   http://soft.onlinedown.net/soft/10009155.htm
   文件名Anaconda2022.05Windows_64.exe
8. 直接安裝就行，這個步驟很正常
   3）在程序中運行命令行，底下那個好用。一般推薦右鍵管理員運行，我安裝過程中沒用，遇到了一些文件不能刪除的問題，手動刪除的。
   

出現以下命令行窗口就算正常了。
2、CUDA安裝
如果机器有Nvidia GPU，先从Nvidia官网下载安装CUDA 11.6。
1）cudaToolkit下載安裝
正常進入Nvidia官網，這個時候下載頁面是最新版的11.7，這個版本和環境不兼容，需要下載低版本的。切記，搞錯了很麻煩。
參照這個https://blog.csdn.net/weixin_62833171/article/details/125685184，裏面有很詳細的說明照做就是。
下載完了安裝
測試一下，在windows命令行中輸入 NVCC –version，顯示下面窗口內容就行了。

2）cudaToolkit下載複製。這個還不知道有啥用，先照做。下载CuDNN 7，解压并将 .h文件复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\include，将.lib文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\lib\x64``。

3、Pytorch安裝
這個步驟是在Anaconda Powershell Prompt命令行對話框內通過輸入指令完成的，輸入命令會自行檢查環境，下載所需的文件，並且安裝，重要的是要把下載路徑提前設好，否則慢的要死。再一個命令行用管理員身份運行。我重複了無數次，查了好久才裝上。這個步驟需要聯網進行（據說有離線方式，沒試過，能離線比較好）。
參照這個https://blog.csdn.net/weixin_62833171/article/details/125685184，裏面還有參考的參考。
1）下載網址列表文件的生成
可以參考：PyTorch安装与问题（CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED），https://blog.csdn.net/weixin_62833171/article/details/125685184可以在網上搜。下面大致步驟也說一下。
聯網進入命令行conda config --set show_channel_urls yes
生成.condarc文件，以後安裝過程中下文件的網址在這個裏面改，好像清華的快。

再用文本编辑器打开.condarc文件，用以下文本全部替换，保存。
channels:

• defaults
  show_channel_urls: true
  default_channels:
• http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
• http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
• http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirr
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  2）安裝命令的生成
  儘量用網站上的命令生成器生成命令，這樣不會出錯。參照https://blog.csdn.net/weixin_62833171/article/details/125685184。
  每個人版本不一樣，根據自己的選擇配置，底下就自動出現命令行。我的顯卡是帶GPU的，可選CUDA版本；不帶GPU的選CPU就行。
  

3）安裝命令執行
進入Anaconda Powershell Prompt命令行，輸入上面一步生成的指令，剩下的就自動完成了。有問題會報錯退出。一般是下載路徑和文件刪除權限問題，通過上面的步驟嘗試解決，我也沒遇到其他問題。

4、Tensorflow安裝
與Pytorch安裝方法基本一樣，指令不用生成直接輸就行。
1）如果有Nvidia GPU，在命令行中輸入conda install -c anaconda tensorflow-gpu，但是GPU只支持到Python3.6,本次3.10只能安装CPU版。
2）如果有沒有Nvidia GPU，安装CPU版，在命令行中輸入执行conda install -c anaconda tensorflow
3）測試，在命令行中輸入执行conda activate tesnsorflow出現以下提示就對了。

5、Pycharm下载安裝
下载安装Pycharm，不需要Web开发功能的我们选择Community版本即可，是免费的。
三、环境测试
1.测试python
打开Anaconda Powershell Prompt命令行，执行”python”,出现图中这个应该就可以了，

2.测试 pytorch
接着上一步输入“import torch”,没啥提示也没报错，应该就算好了吧。

3.测试tensorflow
原文是import tensorflow as tf，几个地方都试了，没成功，不知道为啥。用的时候有问题再说吧。有哪位大侠能给指导一下，万分感谢。

3. 配置Pycharm找到Python
   具体作用不太清楚，说是为了让编辑器Pycharm找到Python编译器，我们需要进行一定的配置。Pycharm界面和原文中的不同，设置也不大一样，做了一下，对不对不知道，跑了个python例子可以运行。大家根据自己的理解设置吧。
   1）从首页Customize 进入All settings。
   
   2）从Python Interpreter页 进入Add Interpreter。
   

2）在Conda Environment页设置了个东西就这样了，后面就是一路OK。其他几个没设，也不知道有啥用。Python程序就可以运行了。

至此，你已经可以用Pycharm开始开发深度学习程序了。访问Pytorch官网教程，开始学习吧！
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本文主要在：https://blog.csdn.net/zhizhuxy999/article/details/90442600基础上完善的。同时还引用了“指引0605”同志的“CUDA11.7版本与pytorch1.12下载（conda安装pytorch出现）相关出错解决 HTTP 000 CONNECTION FAILED for url”和“可靠的豆包蟹”同志的博客-CSDN博客_“安装pytorch出现condahttperror“，一并表示感谢。如有不妥请及时联系修改。

初次接触Python和深度学习，白白的大白，很多步骤不知道为什么，只是照做。还请各位大侠不吝指教。为了方便将来不时之需，先行学习繁体字，后面一部分改简化字了，前面懒得再重新修改了。谢谢