pytorch超详细安装教程,Anaconda、PyTorch和PyCharm整套安装流程

本文介绍基于Anaconda环境以及PyCharm软件结合,安装PyTorch深度学习框架。

一、anaconda安装

(一)下载

  1. 官网下载链接: https://www.anaconda.com/
  2. 清华大学开源软件镜像站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

选择最新版Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64.exe(64位):
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(二)安装

1. 点击next

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2. 点击I Agree

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3. 选择All Users后,点击Next

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4. 选择存放该软件的文件夹(尽量不要放在C盘),点击Next

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5. 选择将anaconda加入系统变量(第一个方框打勾)

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(三)配置环境变量

如果上面未勾选第一个选项,则需要手动配置环境变量。

1. 打开高级系统设置,点击环境变量

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2.双击系统变量的Path

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3.点击新建,将下面四个路径依次加入到环境变量中

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(四)检查安装结果

按下win键+R键弹出运行框,输入cmd,弹出cmd命令行窗口

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1.验证anaconda环境是否安装成功:

conda --version

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2. 查看anaconda已经安装了哪些包

从开始界面找到anaconda prompt,点击启动

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输入以下命令:

conda list

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可以看到已经安装了numpy、sympy等常用包。

二、PyTorch安装

(一)创建虚拟环境

1. 打开anaconda prompt,输入以下命令:

conda create -n pytorch python=3.9

通过conda创建一个名为pytorch的虚拟环境,3.9是python的版本,都可以按自己需求改,一定要指定具体 python 版本。

2. 创建成功后,输入以下命令查看安装的所有环境:

conda info --envs

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(二)激活虚拟环境

输入以下命令:

conda activate pytorch

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当前面从(base)变为(pytorch)时表示此时已经切换到你所创建的pytorch虚拟环境,随后正式进入安装pytorch环节。

(三)安装PyTorch

1. 打开pytorch官网:https://pytorch.org/,点击Get Started
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2. 根据官网的提示,选择适合的CUDA版本,并复制command中的命令

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3. 打开anaconda prompt命令窗口,进入刚刚所创建的pytorch环境,输入之前复制的命令

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这里需要注意的是一定要在(pytorch)这个虚拟环境下运行安装。

三、PyCharm安装

(一)下载

1. 打开pycharm官网: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
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2. 下载专业版professional

深度学习的数据量一般很大,一般都是挂服务器上运行代码,而pycharm专业版才可以远程开发。

(二)安装

1.点击next
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2. 选择安装位置,尽量不要选在C盘

3. 五个选项全部打勾选上

4. 点击install’

(三)激活专业版

1. 作为学生或者教师可以免费激活,使用期一年,到期了好像还可以再申请,申请链接: link
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2. 直接购买(tb或者官方)

(四)汉化教程

1. 打开设置,点击‘File’,点击‘Settings’

2. 点击 ‘Plugins’, 输入‘chinese’,选中‘Chinese (Sinplified) Language Pack/中文语言包’,点击‘Install’

四、将PyTorch环境添加到PyCharm的解释器

1. 打开设置
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2.选择python解释器
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3.点击添加解释器,选择添加本地解释器
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4.选择conda环境,并选择pytorch环境的pytorch.exe解释器
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5.点击确定,等待初始化完成后,即可运行相关程序:

import torch
import numpy as np
arr=np.ones((3,3))
print("arr的数据类型为:"+str(arr.dtype))
t=torch.tensor(arr)
print(t)

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<think>好的,用户遇到了Git合并时本地更改会被覆盖的问题,需要解决方案。根据之前的引用资料,解决方法主要有commit、stashrevert三种。首先,我得确认用户的具体情况,比如他们的本地更改是否已经完成,是否需要保留,或者是否可以丢弃。用户可能不太清楚这三种方法的适用场景,需要详细解释每个选项的步骤优缺点。比如,commit适用于需要保留更改的情况,stash适合临时保存以便后续恢复,而revert则是直接撤销更改,适用于不需要保留的情况。需要结构清晰,分点说明,每个方法都给出操作步骤适用场景,帮助用户理解哪种情况最适合他们。还要注意使用中文,避免技术术语过于复杂,让用户容易理解。同时,生成相关问题,可能涉及如何恢复stash的内容,或者如何避免频繁冲突等,扩展用户的知识点。另外,要确保LaTeX格式正确,但在这个问题中可能用不上数学公式,所以主要关注代码块引用标识。检查引用是否正确,比如引用[^1][^2]的来源是否相关,用户提供的引用内容是否准确对应解决方案。 最后,确保回答真实可靠,操作步骤准确无误,避免误导用户。可能还需要提醒用户根据具体情况选择方法,比如如果有未完成的实验性代码,stash可能是更好的选择,而如果是确定要保留的修改,则应该commit。</think>要解决Git合并时本地更改被覆盖的问题,可根据不同场景选择以下三种方法: ### 一、提交本地更改(commit) **适用场景**:当本地更改已测试通过且需要保留到版本历史中。 **操作步骤**: 1. 将改动添加到暂存区: ```bash git add . # 添加所有文件 # 或指定文件 git add file1.txt file2.py ``` 2. 提交更改并添加描述: ```bash git commit -m "完成用户登录模块优化" ``` 3. 执行合并操作: ```bash git merge origin/main ``` **优点**:保留完整的开发记录,便于后续追溯[^1]。 ### 二、暂存更改(stash) **适用场景**:需要临时保存未完成的修改(如调试代码),优先处理合并操作。 **操作步骤**: 1. 保存当前工作状态: ```bash git stash # 可选添加备注 git stash save "用户登录模块调试代码" ``` 2. 查看暂存记录列表: ```bash git stash list ``` 3. 合并远程分支: ```bash git merge origin/main ``` 4. 恢复暂存内容: ```bash git stash pop # 恢复并删除最近一次暂存 # 或指定特定暂存 git stash apply stash@{1} ``` **优点**:保持工作目录整洁,特别适合处理紧急合并任务[^2]。 ### 三、撤销本地更改(revert) **适用场景**:本地修改可丢弃(如实验性代码或错误修改)。 **操作步骤**: 1. 撤销所有未提交的修改: ```bash git checkout -- . # 全部文件 # 或指定文件 git checkout -- file1.txt ``` 2. 执行合并操作: ```bash git merge origin/main ``` **风险提示**:此操作不可逆,需确认文件无需保留。 --- ### 对比决策表 | 方法 | 保留记录 | 可恢复性 | 适用阶段 | |---------|----------|----------|------------------| | commit | ✅ | ✅ | 功能开发完成时 | | stash | ❌ | ✅ | 开发中途临时切换 | | revert | ❌ | ❌ | 放弃无效修改 | ### 扩展应用场景 - 当存在多个暂存时,可用`git stash list`查看记录,通过`git stash apply stash@{n}`精准恢复 - 合并后出现冲突时,可使用`git mergetool`可视化工具解决冲突 - 长期分支开发推荐使用`git rebase`保持提交历史线性
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