【深度学习】从零开始下载安装&环境配置

Pycharm专业版安装

Pycharm专业版学生认证

注意：需要提前申请好学校的教育邮箱！！！
教育邮箱格式一般最后都是.edu.cn，像我们学校就是：学号@stu.学校名.edu.cn
进入pycharm官网：https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm/
选择教育-免费许可证，点击申请，按照步骤一步步操作即可。


认证完成之后会得到一个许可证ID，这个可以用一年，一年之后再申请即可。

Pycharm专业版安装

现在好像统一为一个版本了，所以直接下载首页的版本即可。



输入许可证ID，选择激活就好啦，可以免费用一年了！！！

Anaconda安装

进入官网https://www.anaconda.com/，anaconda里面包含了很多深度学习的package包，包括python。
当不同项目需要不同版本的python（如3.7或者3.8），一个base环境只能安装一种版本的python，使用anaconda能够创建多个虚拟环境，并很好管理虚拟环境。

安装步骤

点击免费下载，输入一个邮箱之后会发送一封邮件，点击邮件链接即可进入下载网址（也可以不注册直接跳过skip），然后下载对应版本，并安装（选择all users，后面都勾选上）。
我的安装路径是：E:\Anaconda3

安装好后可以打开anaconda终端，查看conda版本：（如果conda版本不能正常查看可能是环境变量没有添加，但其实我的能正常查看，不过我看了我的环境变量中没有这些路径所以我还是添加了）

搜索电脑中的“编辑系统环境变量”，在Path中添加三个路径之后，点击三个确定即可。

创建conda虚拟环境

conda create -n python39 python=3.9   #新建一个conda环境（先确定好Python版本）
conda activate python39	              #进入新建的环境

修改虚拟环境存储路径

发现问题：我直接新建python39环境给我安装到C盘去了？？？？？？？
environment location:
C:\Users\clin.conda\envs\python39

打开anaconda navigator，发现安装路径默认在c盘！！！一定要改！！！

或者运行代码：

conda config --show

发现默认位置是第一个，不对所以需要修改！

解决办法：
（1）找到c盘中.condarc文件，用记事本打开，在里面添加语句（不知道为啥我右键打开方式没有记事本，然后我在应用>安装的应用>记事本，找到记事本中重置>修复，点击修复了一下就好了）

envs_dirs:
 -E:\AnacondaEnvs

也不知道为啥下划线显示不出来，但是好像创建路径成功了！再查看路径：

conda config --show

再重新创建虚拟环境就到E盘中指定路径啦！

anaconda常用命令

查看已有环境        conda env list

查看当前环境所有的包    conda list
切换环境            conda activate XXX
退出环境            conda deactivate
删除环境            conda env remove --name your_env_name
                   conda remove -n python37 --all
创建虚拟环境        conda create --name newName python=3.7
在指定位置创建虚拟环境    conda create --prefix=D:/2023XinXiaoYan/envs/my_env python=3.8

查看参数信息              conda config --show
查看当前的环境目录        conda config --show envs_dirs
添加环境目录路径        conda config --append envs_dirs D:/2023XinXiaoYan/envs/my_env python=3.8
删除不用的虚拟环境目录    conda config --remove envs_dirs D:/2023XinXiaoYan/envs/my_env python=3.8
复制环境            conda create --prefix=D:\filepython\two --clone one-py

常用的虚拟环境的包
conda install numpy
conda install matplotlib
conda install scipy
conda install scikit-learn

安装对应的依赖包：
cd /d E:\code\project    # Windows跨盘符（从 C: 到 E:），需要加 /d 参数
pip install -r requirements.txt

查看CUDA版本

conda create -n python39 python=3.9   #新建一个conda环境（先确定好Python版本）
conda activate python39	              #进入新建的环境

查看CUDA Version，即当前驱动支持的最高CUDA版本，也就是最终使用的CUDA版本要小于等于这个版本。Driver Version是驱动版本。

nvidia-smi
nvidia-smi -l 2   #监控gpu，每隔两秒刷新一次   #ctrl+c退出

PyTorch安装

进入官网：https://pytorch.org/
根据上图可知cuda版本为12.8，因为安装pytorch的版本要小于等于12.8，这里我就安装12.8的版本吧

运行下面的命令，安装对应的torch版本

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

验证CUDA 是否可用：

python    #进入Python解释器

import torch   #这一步等了很久
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)

exit()  #退出python环境

Pycharm添加解释器

很奇怪这个确定有时候点不了，多切换几次选择现有和生成新的，这个确定就能点了！更奇怪的是添加完之后右下角显示出来多了python39解释器，然后过了一会又没有了？？？？离谱！！！

相关查看

查看GPU算力

NVIDIA官方查找GPU算力的网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

其他

利用清华镜像安装Python模块：

pip install gensim -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple