关于最基本的环境配置 软件安装以及第三方包的安装

前言

非计算机专业本科学生，由于研究生原因，本科毕设题目 为医学图像处理
事先也并没有接触过Python的相关
自己草草装了Python跟PythonCharm之后才发现事情没呢么简单
并且在装PyCUDA的时候一直报错
所以打算重新规范的装一下这些东西
也算尝试看看能否解决PyCUDA不能安装的问题

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一、最基础的安装

1. Anaconda

关于Anaconda，简单来说，Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。
（1）Anaconda附带了一大批常用数据科学包，它附带了conda、Python和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以用Anaconda立即开始处理数据。

（2）管理包。Anaconda 是在
conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。

（3）管理环境。为什么需要管理环境呢？比如你在A项目中用到了Python2，而新的项目要求使用Python3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个pandas版本。你要做的应该是在项目对应的环境中创建对应的pandas版本。这时候conda就可以帮你做到。

因为已经有很多人提供了安装教程，于是我就在网上找了一个，对照安装，链接如下：
CSDN Anaconda安装教程
按照步骤进行，下载，安装，勾选，配置环境变量，测试。

自己不一样的
由于第一次安装的时候，是随便安装了Python后在师姐的建议下，才接触到Anaconda，安装之后才知道Anaconda本身包含Python.
所以在安装完Anaconda之后就不需要安装Python，所以上文中关于环境的配置我跟他不一样。参照这篇文章：Anaconda环境配置
我配置完如下图：

最后一定记得测试是否安装成功。

WIN+R 输入CMD
在CMD命令行中输入 Python
如图

关闭后重新打开CMD
输入 conda
如图

则说明Anaconda已经安装成功，环境变量也已经配置成功。
关于Anaconda还有一个就是可以的话最后配置一下清华的镜像，这样速度会快一点。
关于如何配置镜像 跟 常用 Anaconda 指令，我参看了这篇文章 Anaconda 使用教程

2.安装PyCharm

在搜关于安装Anaconda之后是否需要安装Python的问题时
发现一堆人都是安装完Anaconda之后直接安装PyCharm 就进行编程了
所以就安装一下Pycharm好了

PyCharm 是目前一款主流的 比较好用的 Python 编辑器

具体教程参看PyCharm安装教程

安装完这两个对于一般Python编译 就足够了。

二、关于PyCUDA的安装

具体参照这篇文章快速安装CUDA

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结合自己安装流程，概括一下：

1 安装visual studio社区版 来安装 使用C++的桌面开发

2 安装CUDA

在安装CUDA的时候 我出现了很多问题
于是我借鉴了很多网上的方法。
基本思路：①卸载原来英伟达驱动②多下载几个适合自己的版本

3 安装PyCUDA 及 常见问题解决

由于之前直接Pip失败
所以我这次借鉴了大多数人稳健的方法
①确保 在CMD 里 输入 nvcc -V 正常
②在官方链接下载适合自己的WHL包
③打开Anaconda Prompt

activate XXX		 #你想要安装的环境
cd XXX       			#.whl文件目录
pip install XXX.whl

然后如果安装成功，就可以进行测试。但是我在前几次安装的时候总会出现各种问题，其实根本上来看 就是 环境以及安装的问题，在下边总结下：
问题：
①nvcc not in path
解决方法：①CUDA未安装成功②需要将nvcc的路径添加进环境变量
②:Cannot find compiler ‘cl.exe’ in PATH
解决方法：找到cl.exe路径，添加进环境变量。如我的： C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin

最终参照测试代码：

import pycuda.driver as drv
import pycuda.tools,pycuda.autoinit,numpy
import numpy.linalg as la
from pycuda.compiler import SourceModule
 
mod = SourceModule("""
__global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b)
{
  const int i = threadIdx.x;
  dest[i] = a[i] * b[i];
}
""")
 
multiply_them = mod.get_function("multiply_them")
 
a = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)
b = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)
 
dest = numpy.zeros_like(a)
multiply_them(drv.Out(dest), drv.In(a), drv.In(b),block=(400,1,1))
 
print(dest-a*b)

测试结果如图：

结果均为0，测试成功，在PyCharm中也能看到安装成功。

总结

如果不能插入式安装成功，就推到一切，重新来！
环境变量。
软件版本。
这些都是需要注意的问题。