anaconda安装使用+pytorch环境配置（cpu）+pycharm环境配置（详细教程）

一、anaconda下载

1.anaconda官网尝试下载：

官网网址：Anaconda | Built to Advance Open Source AI

1.进入官网

2.点击Products->Distribution，跳过注册进入下载页面

3.选择系统下载

2.清华镜像下载

1.网址：Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

在文件列表选择了5.3.1-windows-64位（别慌操作哈，因为下一步换文件了）

2.开始下载的不带日期的632M的，点击启动图标一直运行不起来。重新下载的950M带日期的.

自己电脑上用，安装时最好选just me，避免c盘空间不足

安装时换存储路径，其余默认。

二、anaconda创建工作区

1.添加系统环境变量，记得确认哈（如果黑窗口中conda响应慢，可以上移路径，更快检索到）

2.在.condarc中配置清华镜像安装源，这样以后使用conda安装程序时全部通过清华这个镜像站下载（记事本标签带*,意味着没保存，记得保存哈）

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

3.打开anaconda，运行anaconda_prompt工具

4.anaconda_prompt输入：conda list，出现文件列表代表安装成功

5.创建python工作区

Anaconda Prompt中输入指令：conda create -n cpupytorch python=3.9

-n: 即name，表示环境名称,本次命名为cpupytorch。
python: 选择Python的版本号，本次为3.9版本（python3.9适用的pytorch版本较广，下文有提）。

6.创建成功

7.查看安装环境（工作区）位置

如果环境下载错误，或者不想使用，删除工作区指令：conda remove -n cpupytorch --all
（记得改为自己工作区名字哈）

8.激活创建的工作区，指令：conda activate cpupytorch

三、Pytorch安装

1.官方版本对应表：https://lightning.ai/docs/pytorch/latest/versioning.html#compatibility-matrix

2.Pytorch下载官网：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

选择合适版本（刚才环境中安装的python版本为3.9），在激活的工作区执行：conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 cpuonly -c pytorch

3.在cpupytorch工作区，pytorch安装完成

四、Pycharm中使用anaconda虚拟环境搭建自己的Pytorch环境

• Anaconda已安装好
• 已经创建个独立虚拟环境（cpupytorch工作区）

1.新建项目时使用anaconda创建的虚拟环境

2.已经打开的项目使用anaconda创建的虚拟环境