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随着需求的增多，又要增加多几个不同的项目来在本地测试，这个时候往往就会遇到 不同项目的Python版本不同等等一系列问题，只好请出Conda来帮忙。
一、先去下载安装一下Conda Conda | Anaconda.org
安装完后，需要给CONDA做个环境变量配置：在Path目录里配置上
这个时候，打开CMD命令查看下是否已安装成功：
二、给项目创建虚拟环境
pip install virtualenv
执行命令virtualenv venv创建虚拟环境，这里会有两个有可能出错的地方：1是项目中已经有了 venv文件夹，将它删掉。2是这个工程没让系统管理员取得完全控制，右键工程目录打开 属性设置一下就可以了：
三、创建好虚拟环境后，开始给项目配置其他的环境了：
安装PyTorch
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
验证PyTorch是否安装正确：
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
检查 PyTorch GPU 支持在虚拟环境中，你可以通过 Python 交互式命令行来检查 PyTorch 是否能够使用 GPU：
python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
依次输入指令，要退出这个python环境 同，输入exit()回车就返回虚拟环境中了，就可以进行下一步的依赖安装。
很多不同的项目对Python的版本要求也不同，因此必须得用虚拟环境解决这个问题
我安装Python3.10.6的版本
D:\BRICKE\python\Python3.10.6\python.exe
D:\BRICKE\python\Python3.10.6\Scripts\pip.exe
D:\BRICKE\python\Python3.10.6\Scripts\virtualenv.exe
创建虚拟环境python -m venv venv_name
安装python -m venv venv_name
进入虚拟环境 virtualenv venv_name
退出虚拟环境 exit()
停用deactivate