Anaconda 安装并使用 PyTorch（PyCharm）
前言
本教程仅适用于：Windows系统、Anaconda3-2023.03-Windows-x86_64、pycharm-professional-2023.1.2
Bug指南
- 查看 Anaconda 和 PyChatm 版本是否和作者一致？各操作是否和作者一致？
- 都一致的情况下，将问题或bug贴在评论区（随缘回复）！
- 重装 Anaconda 100% 解决，在这之前，必须按照 Uninstalling Anaconda Distribution 清理环境或配置。
1. Anaconda 安装
1.1 下载安装包
下载 Anaconda 安装包时往往会有一些疑问，比如不知道从何下载，或下载过慢等问题，作者将提供如下两种方案。
（1）官网下载
进入 Anaconda 官网，点击 Download 下载 Windows 版安装程序：
上述默认下载 Anaconda 最新版本（可能会导致配置或兼容等Bug），历史版本点击 History Version，如下图：
由于是从国外下载，速度会较慢，所以该方法不推荐使用。
（2）清华镜像
进入 清华大学开源软件镜像站，选择 anaconda 进入该软件的下载目录，再点击 archive 选择下载哪个版本：
1.2 安装
下载 Anaconda 后直接双击即可，以下几点需要注意。
（1）选择 All Users 适用于所有用户：
（2）避免安装在C盘（会导致电脑变慢/卡）：
（3）一直默认，安装过程持续半小时左右。。。 以下截图表示安装完成，点击 Next：
（4）直接点击 Next：
（5）两个勾去掉，避免打开网页还得关闭，直接 Finish 安装结束
1.3 测试
Anaconda 安装结束后，会新增以下几个应用：
双击 Anaconda Prompt 输入如下指令测试：
conda --version
若输出以下，即为安装成功：
conda 23.1.0
1.4 更改镜像源
当我们使用 Conda 下载并安装 Python 包时，默认访问国外服务器，速度较慢或报错，所以需要换源。
更改 Conda 默认源有两种方式：（1）config 指令；（2）修改 .condarac 文件。
（1）config
Anaconda Prompt 中输入如下指令添加清华镜像源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes
此时，打开C盘用户目录（即 C:\Users\xxx，xxx为你的用户名），会发现多了一个 .condarc 文件，将其用记事本打开如下所示：
其他操作：
- 重置/删除镜像源（或直接去
.condarc文件中全选删除）：
conda config --remove-key channels
- 如果镜像源中含有 defaults 需要删掉，这样在下载时会默认使用清华镜像源：
conda config --remove channels defaults
（2）.condarc
用记事本打开 .condarc 文件，并添加以下内容：
channels: - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ - http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ - http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ - http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ ssl_verify: true show_channel_urls: true
2. PyTorch 安装
通过 Anaconda 创建一个名为 torch 的虚拟环境，方便对不同版本的 PyTorch 进行管理。
2.1 创建虚拟环境
conda 默认在C盘的用户目录下创建虚拟环境（作者为： C:\Users\xxxxx\.conda\envs\），C盘会变得臃肿，这就导致电脑变卡变慢。但是 conda 也提供在指定目录下创建环境。
（1）默认目录
在默认目录下创建一个名为 torch 的虚拟环境，python 版本为 3.8：
conda create -n torch python=3.8
（2）指定目录
在 D:\Software\envs\ 下创建一个名为 pytorch 的虚拟环境，python 版本为 3.10：
conda create --prefix D:\Software\envs\pytorch python=3.10
此时，使用 conda env list 并不能完全显示该虚拟环境：
得使用以下 config 命令将新增的环境目录添加到 conda 的配置中：
conda config --append envs_dirs D:\Software\envs
再次使用以下指令即可查看全部已被创建的虚拟环境：
conda env list
2.3 激活/关闭环境
在针对指定环境进行操作时，需要先激活该虚拟环境；反之，则退出该环境即回到 base 环境。
（1）激活 pytorch 环境：
conda activate torch
（2）退出（切换回 base）：
conda deactivate
2.4 CUDA
在正式安装 PyTorch 之前，需要知道我们电脑的 CUDA 版本，win + R 打开并输入 cmd，再输入如下指令：
nvidia-smi
即：
C:\Users\xxxxx>nvidia-smi Sat May 20 11:17:37 2023 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 512.89 Driver Version: 512.89 CUDA Version: 11.6 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name TCC/WDDM | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 NVIDIA GeForce ... WDDM | 00000000:01:00.0 On | N/A | | N/A 40C P3 N/A / N/A | 296MiB / 4096MiB | 0% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+
即作者 CUDA版本为 11.6，所以最高只能安装该版本的 PyTorch，比 11.6 低的也可以。
2.5 conda 安装 PyTorch
进入 PyTorch 历史版本，找到 # CUDA 11.6 （或低一点，例如 11.3）开始的指令复制到 Anaconda Prompt。
由于作者创建了两个虚拟环境（torch 和 pytorch），以下分别演示：
注意：-c pytorch 和 -c pytorch -c conda-forge 表示从官方下载，其速度较慢，如果使用我们自己添加的镜像源，将其删掉即可。
conda activate torch # 激活 torch 环境 # CUDA 11.3 conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
conda activate pytorch # 激活 pytorch 环境 # CUDA 11.6 conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge
测试： 若如下即为 PyTorch 安装成功
3. PyCharm 使用
3.1 安装 PyCharm
进入官网 下载 PyCharm，作者下载的是专业版（版本：2023.1.2）：
注意：
- 专业版功能更加齐全，适合专业人士，但仅能免费使用30天（可以在网上找破解版本），学生可参考 Reference [1] 提交审核（周期1个月左右），通过后可免费使用一年（点击 License 查询许可证，如下图），快到期时再次申请即可。
- 社区版免费使用，但好像有些功能没有（作者并不清楚）。
双击 pycharm-professional-2023.1.2.exe 文件执行安装程序，并修改安装位置：
勾选如下 3 个选项：
何时启动（运行 PyCharm）：
3.2 登录
进入 PyCharm 会弹出许可认证窗口，作者使用 JetBrains 账号（上文说过，学生申请免费试用一年）登录：
3.3 使用虚拟环境
在电脑随意盘新建一个 Test 文件夹，并使用 PyCharm 打开：
点击 Trust Project 表示信任该文件夹，就进入了 PyCharm 的主界面，会自动添加一个 main.py 文件，加载一段时间环境：
点击右下角的 Python 3.10，点击 Add New Interpreter，选择 Add Local Interpreter...：
参考 Reference [2] ，选择 Conda Environment ，然后在 Anaconda 安装目录下找到 conda.bat 文件，再点击 Load Environment：
PyCharm 会自动加载出已被创建的虚拟环境：
等待加载完环境和依赖包，会发现最右下角显示 pytorch 虚拟环境，再输入以下代码，Ctrl + Shift + F10 执行：
大功告成！！！
