动手学深度学习——Anaconda、pytorch、paddle安装(cpu版本)
之前出了个Windows下的深度学习安装，但在继续学习的过程中发现，沐神的一些代码跑不起来，这里又提供pytorch和paddle的安装，各位用pytorch或者百度飞桨paddlepaddle来学习深度学习也是可以的。
安装Anaconda
1. 打开Anaconda链接，下载，时间较久
2. 下载完成，开始安装
3. 安装路径可以随意，不过推荐使用默认安装路径，next
虽说下面要勾选添加环境变量的选项，我这里出现了红色部分英文，如果有像我一样的，就不要勾选这个选项，后面我们手动配置。
按理说到了这一步应该已经安装完成，但是我出现了下图报错。
4. 解决报错问题
问题：Failed to link extracted packages to C:\xxx\xxx\anaconda3.Please check logs.
解决办法：
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换一个与你需要的python版本接近的anaconda安装包，即可安装成功。可安装2021年的，总之不用必须安装最新的版本，可能会出一些问题，比如上述错误。
清华源镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ -
下载Miniconda，miniconda是anaconda的一个瘦身包，只有conda和python，其他所有的包都可以自己用pip和conda按需安装。且安装包小，较为方便。安装教程参考之前写的动手学深度学习——Windows下的环境安装流程（一步一步安装，图文并配）
原因：
Anaconda会自动匹配更高的Python版本，比如我下载的Anaconda是2023.09-0（64-bit），匹配的版本是Python3.11，而我电脑中Python版本最高为3.8，故两个匹配不上，就出现了上述错误。
5. 安装好Anaconda后，我们打开Anaconda Prompt
按开始键
找到Anaconda3文件夹，打开Anaconda Prompt，下图第4个
6. 配置Anaconda环境变量
安装pytorch、paddle之前，我们先把Anaconda的环境配置好
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在系统设置内找到高级系统设置
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单击 “ 环境变量 ” 按钮
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在系统变量Path中添加变量
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主要有三个环境变量需要配置
- Anaconda安装路径（为了Python检查正常）：C:\Users\59180\anaconda3
- Anaconda安装路径\Scripts（为了conda检查正常）：C:\Users\59180\anaconda3\Scripts
- Anaconda安装路径\Library\bin（加不加不知道有什么区别，不影响后边的检查）：C:\Users\59180\anaconda3\Library\bin
一直点击确定按钮就完成了。
pytorch安装
选择在base（本地）下或者虚拟环境下安装。两种方法大同小异，可根据自己的需求进行选择，建议是安装在虚拟环境中。
- 执行下面命令，查看Anaconda有哪些环境
conda env list
或者
conda info --envs
(base)——本地环境，路径之前有个星号*，代表当前路径在本地
如果用户尚未创建虚拟环境，则只有 base环境。如果用户已经创建虚拟环境，也会显示在列表中。
1. base安装
进入pytorch官网，找到适合自己电脑的版本，然后复制"Run this Command"生成的命令
下述命令不是上面这个，但是同样可以安装pytorch
pip install torch==1.11.0+cpu torchvision==0.12.0+cpu torchaudio==0.11.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
如果报错了，就在后面加上--trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
报错原因：清华源下载地址是不被信任的，变为信任的网络地址就行
清华源镜像地址：http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
查看当前目录——conda list
如果找到下面三个也可证明pytorch安装成功
2. 虚拟环境安装
- 删除虚拟环境
conda remove -n pytorch --all - 创建虚拟环境
conda create -n pytorch python=3.8
–> y，如图所示，创建成功
检查是否创建成功，可以再次执行conda env list进行查看
- 激活虚拟环境
conda activate pytorch(虚拟环境名)，此时就由base环境转变到了虚拟环境下
- 在pytorch环境中安装一些深度学习中会用到的包
numpy：conda install -y numpy
matplotlib：conda install -y matplotlib
pandas：conda install -y pandas
xlrd：conda install -y xlrd
…… - 进入Pytorch官网，找到适合自己电脑的版本，然后复制"Run this Command"生成的命令，下载相关的包需要点时间，请耐心等待
如果报错了，就在后面加上--trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
报错原因：清华源下载地址是不被信任的，变为信任的网络地址就行
清华源镜像地址：http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 退出虚拟环境命令——
conda deactivate
3. pytorch安装测试
（1）在conda环境中，进入python后import torch，就可以进行测试。结果如下图所示，没有报错就说明安装成功。
python
import torch
torch.__version__
import torchvision
torchvision.__version__
（2）进入PyCharm进行测试，有自动提示弹出torch，成功
后面会有pycharm配置pytorch教程
4. 卸载pytorch
# 使用conda卸载Pytorch
conda uninstall pytorch
# 使用pip卸载Pytorch
pip uninstall torch
Paddle安装
这里就不提供base环境的安装了，和pytorch安装是一样的。
- 进入百度飞桨paddlepaddle官网，找到适合自己电脑的版本，然后复制"Run this Command"生成的命令，下载相关的包需要点时间，请耐心等待
conda install paddlepaddle==2.5.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
1.虚拟环境安装
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创建虚拟环境
conda create -n paddle python=3.8
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激活虚拟环境
conda activate paddle(虚拟环境名)
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进入百度飞桨paddlepaddle官网，找到适合自己电脑的版本，然后复制"Run this Command"生成的命令，下载相关的包需要点时间，请耐心等待
conda install paddlepaddle==2.5.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
- 退出虚拟环境命令——
conda deactivate
2.安装检验
安装完成后您可以使用 python或 python3 进入python解释器，输入import paddle ，再输入 paddle.utils.run_check()如果出现PaddlePaddle is installed successfully!，说明您已成功安装。
PyCharm
1. PyCharm安装
自行安装，社区版就行（免费），社区版能够满足大部分需求。
2. 创建pytorch文件
Anaconda安装路径\envs\虚拟环境\python.exe
然后点OK就行
3. pytorch安装检测
运行下面代码检测，运行成功有输出就是安装成功了
import torch
import torchvision
def print_hi(name):
print(f'Hi, {name}')
if __name__ == '__main__':
print_hi('PyCharm')
print("HELLO pytorch {}".format(torch.__version__))
print("torchvision.version:", torchvision.__version__)
print("torch.cuda.is_available? ", torch.cuda.is_available())
x = torch.rand(3, 6)
print(x)
