深度学习环境配置：Anaconda+Pycharm+Pytorch

研一饱受环境配置折磨，借着这个机会，记录一下自己是如何配置环境的。我的建议是看一下pytorch官方现在的版本，然后按照版本去配置。

        我们就按照自己想安装的版本去配置。

​​​Anaconda

        Anaconda作为一个强大的工具，它提供了一个集成的环境，其中包括我们经常使用的数据分析、科学计算和机器学习的常用库和工具。并且它可以让我们建立独立的python环境，每个环境都可以有自己的包和依赖项。避免不同环境造成的冲突。

        Anaconda的下载十分简单。直接去官网按部就班的下载操作即可。

Pycharm

       pycharm是我们用来写代码的集成开发环境(IDE) ，它里面提供了许多的功能和工具，方便我们用来编写和调试代码。推荐一个好用的代码补全插件：Tabtine，我们写一个首字母，自动补全指令。它分为免费的社区版和付费的社区版。但是在校生可以通过学生认证免费申请pycharm的专业版，我觉得社区版就够用了，不用折腾。想要申请专业版的移步这篇文章去看一下申请方法。学生认证申请的pycharm专业版有效期是一年，到时间续期即可也很简单。

Pytorch

      pytorch是由facebook团队开发的一个开源的深度学习框架，是机器学习和升读学习领域中大家常用的框架之一。pytorch的搭建相比于前面有一丢丢的繁琐。在我们去官网下载pytorch之前首先要查看一下自己电脑的配置。

        首先第一步是查看电脑的cuda版本，这是对于电脑上有独立显卡的用户所说的。找到自己电脑上的NIVIDIA控制面板。然后进行下面查看自己cuda信息。这里可以看到我的cuda是12.2.0版本。

       然后下一步就是去官网下载对应的cuda toolkit和cudnn(第一次需要注册个账号，qq邮箱就行)

安装cuda toolkit，记住安装路径！记住安装路径！记住安装路径！等下安装cudadnn要用到。

        下面就是将下载好的cudadnn解压至安装cuda toolkit的安装路径下。

        最后一步就是到pytorch官网下载即可，找到对应的版本。复制下载命令在我们安装pytorch之前可以现在anaconda里面创建个虚拟环境。具体操作是打开anaconda prompt然后输入下面指令，最后激活环境，我们在这里使用pytorch的下载指令等待下载下载即可。

#创建环境
conda create -n pytorch python=x.x
#进入环境
conda activate pytorch