【深度学习】深度学习环境安装anacondapycharmpytorch1. 环境配置anaconda直接去官网下载下载地址https://www.anaconda.com/download 直接安装无注意事项pycharm 下载:也是直接去官网。https://www.jetbrains.com/pycharm/download。直接安装无注意事项1.1 cuda安装下载地址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。选择你需要的cuda版本这里我选cuda11.8对应pytorch版本比较稳定。点进去之后根据你的平台信息进行选择。1.2 anaconda中配置conda环境创建conda环境:打开anaconda prompt ,创建指令如下:conda create-n name python3.10.0name填你想使用的环境名称python版本使用你需要的版本。指令输完会有一个准备过程完成后会提示你y/n输y开始创建环境。2. 激活环境: 通过指令 conda activate name来激活刚才安装的环境3. 安装pytorch依赖库cpu版本安装指令pip install torch torchvision torchaudiogpu版本安装指令pip install torch torchvision torchaudio--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118cu118需要根据电脑上安装的cuda版本进行选择。小tips当直接pip下载很慢的时候可以考虑换国内镜像源。#1.添加主要的频道 conda config--add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config--add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config--add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/#2.可选添加 PyTorch 频道方便后续安装 conda config--add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/#3.设置搜索时显示频道地址 conda config--setshow_channel_urls yes #4.清除索引缓存让配置立即生效 conda clean-i国内现有可用镜像源镜像源名称Conda 源地址 (示例)PyPI 源地址 (Python 包)清华大学 (TUNA)https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云https://mirrors.aliyun.com/anaconda/https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科学技术大学 (USTC)https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/华为云信息缺失https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/豆瓣 (Douban)信息缺失https://pypi.doubanio.com/simple/齐鲁工业大学信息缺失https://pypi.qlu.edu.cn/simple1.3 pycharm中配置conda环境打开pycharm新建一个工程右上角点击 new projects会弹出一个工程创建对话框。红色框里可以配置python环境点击右边的文件夹图标去选择我们刚刚创建的环境。环境默认的位置在安装目录/anaconda/envs里envs里文件夹的名字是我们刚刚创建环境时起的name展开name的文件夹选择里面的python.exe确认即可。如果这个目录下没有可以在anacodna propmt里采用conda info--envs查看环境所在位置1.3.1 环境修改如果想在现有工程里更改当前使用环境在pycharm工作界面左下角会有一个版本显示点击这个会弹出一个菜单选择interpreter settings在弹出框中选择add interpreter弹出对话框后选择响应的python环境路径进行添加。