智能技术基础课程Python程序设计环境安装说明

一、前言

1.1

按照老师要求，同学们需要下载python, pycharm, anaconda, pytorch, cuda。老师提供了安装包和简要的安装流程。但考虑到老师给的安装流程比较简略，同学们可能存在不清楚的地方，导致下载失败。所以课代表查阅了许多的资料，整理了大致如下的软件安装+环境配置（就是创建虚拟环境，这个老师没体现在word里，而是在“离线安装”的那个文档）流程。

1.2

本文相当于一个教程合集，大家如果不确定自己各个软件要下哪个版本，有一个简单的方法，就是安装和教程一致的版本（python,pycharm,anaconda就直接运行老师给的安装文件就好，都可以直接参考我下面贴的教程）。或许不同的人的方法有出入，但是殊途同归，能操作明白才是最重要的。

二、安装Python

安装过Python的同学不需要再次安装。未安装的同学可以选择用现成的安装包或到官网上下载。

附上一份安装教程：python安装教程（Windows最新）_--pycmd runtime\python.exe --port 7897_皮小孩ls的博客-CSDN博客

注意：Pycharm与Python是有版本对应关系的！

http://t.csdn.cn/5nJU2这里给出了版本的对应关系，注意不要出现版本对应不上的情况（这是后话）。

三、安装Anaconda

话不多说，直接附教程：

Anaconda最新版详细安装教程_anaconda最新版本_艾派森的博客-CSDN博客

四、安装PyCharm

已安装过PyCharm的同学无需再次安装。未下载过的同学可以选择直接用老师给的安装包下载，或者是到官网上下载社区版PyCharm安装包（可以获得最新版本）。

这里附上官网链接：

Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains

再附上一份安装教程：pycharm安装教程，超详细_皮小孩ls的博客-CSDN博客

注意：这个教程只需要跟着它进行到pycharm安装结束，暂时先不用新建项目。

五、安装Pytorch（和Cuda）

对于没有GPU的电脑，仅需要安装CPU版本的pytorch，有GPU的电脑则可以选择安装GPU版本的pytorch。

5.1

下面这个教程讲述的是如何创建虚拟环境，并在虚拟环境里下载CPU版本的pytorch（在后半部分）。换源那里可以只配置Anaconda的源，去官网上找命令的时候，注意选择Conda，那样你得到的下载命令就是conda xxx 。

手把手带你入门深度学习（一）：保姆级Anaconda和PyTorch环境配置指南_anaconda和pytorch关系-CSDN博客

5.2

高贵的GPU拥有者，注意先更新显卡驱动，查看自己电脑支持的cuda版本，然后按照和上述教程同样的办法到官网上寻找合适的版本的软件对应的下载命令，在虚拟环境中下载。

下载GPU版本的pytorch的时候，会自带cudatoolkit，此时你只需给电脑安装显卡驱动，不需要再在本地下载cuda。

六、PyCharm中调用Anaconda环境

1.点击New Project

2.接下来依次点击：

Previously configured interpreter

Add Interpreter

Add Local Interpreter

Conda Environment

如图所示选择你自己创建的虚拟环境，然后一路OK

3.如下图这样选择

点击create，然后运行程序

运行程序成功！

4.仔细观察一下

程序确实是运行在我们自己创建的虚拟环境中。

七、老师所给教程的一点点遗漏

1.没有GPU的电脑不需要安装cuda

2.CUDA版本太高，各位的电脑(有GPU的)不一定适用

3.缺少torchaudio

4.torch1.12.0不兼容cuda12.1

5.安装了Anaconda其实也不需要安装Python了（૮ ⚆ﻌ⚆ა）