Anaconda+Pycharm+Pytorch虚拟环境创建(各种包安装保姆级教学)

前言

相信很多时候大家都会用到虚拟环境，他具有可以让你快速切换不同的python版本，让程序打包的时候轻量化等等优点，之前作为小白第一次接触python的时候，为了配置虚拟环境花了好几天，踩了很多坑，网上很多教程的水平也参差不齐，正好最近帮实习公司做了个学校项目，需要我提供python环境配置的文档，于是我就顺手把教程编辑成博客，跟大家分享一下，希望大家少走弯路~~~(保证是面向小白的保姆级教学！多图！)话不多说，直接上干货！

Pycharm使用虚拟环境

附：

Anaconda官网：Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform

pytorch 官网：PyTorch

pycharm 官网：PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains

1)anaconda安装

本小节主要介绍anaconda的安装，anaconda可以与pycharm配合使用，实际操作非常便捷。anaconda创建虚拟环境非常方便，适合新手小白使用，强烈推荐。编辑器的话推荐用pycharm，这里是看个人喜好吧，我还是很喜欢pycharm这个软件的~

首先打开anaconda官网，点击get started。

然后点击：

根据自己的操作系统选择下载包，本节以windows64位为例：

下载完毕后打开，安装如下步骤点击：

点击install开始安装，很多教程上这里没有勾选(这里也是之前踩过的坑之一)，这里会自动帮你把anaconda添加到环境变量里面，有人认为会出错，但是实际上我测试下来，完全可以使用，（官方都给你简便的方法，为啥你还得绕个大弯呢）：

一直next：

这里可以取消勾选，一个是打开他的问卷，一个是立刻打开anaconda

2)使用anaconda创建虚拟环境

win+r输入cmd，打开命令行，输入conda create -n my_python_env python=3.8 并回车

询问你是否安装这些相关的包，输入y确认：

安装完成后，输入activate my_python_env

如上图所示顺利进入了虚拟环境。至此咱们的虚拟环境就创建好了。

3）安装pytorch

因为项目中刚好涉及到深度学习，所以我就顺便把pytorch的安装教程也写了，这次主要用cpu版本的做了个演示，后续我会更新GPU版本的pytorch安装方式！

pytorch是一个深度学习的框架，里面集成了很多非常牛逼的api，而且他有庞大的社区，使用起来相当方便，目前pytorch的人口一直在上涨，他已经发展成为主流框架之一，所以推荐大家使用。

进入pytorch官网，点击install：

有GPU的同学，可以查询自己显卡支持的cuda版本，支持10.2还是11.3，可以安装cuda版本的pytorch，计算速度更快，注意，若是安装cuda版本，需要安装对应的cudnn，为了适合大部分同学使用（后面会更新GPU版本的下载方式！！！），本教程以cpu为例：

复制下面的代码：

打开cmd，进入刚刚创建好的虚拟环境，（防止有同学手滑把cmd关掉了，再来演示一遍）：

将复制的代码粘贴进cmd，并在代码后面添-i 镜像链接，这一步是为pip添加镜像，可以加速下载。（此步是临时添加，感兴趣的同学可以自行查找永久添加镜像的方法）：

镜像链接：

清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/

山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/

豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/