2025.12.30 Python / Conda / PyTorch 环境重建记录

目的
整理并理解 Python + conda + VS Code + PyTorch（GPU）这一整套环境到底是怎么协同工作的，避免“能跑但不懂”。

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一、起因

• 原 Anaconda base 环境包极多、来源混杂

• 不确定是否被 pip / conda 混用“污染”

• 多个 python / conda / VS Code 行为不一致，缺乏确定感

👉 决定：全部推倒，重装一套干净、可理解的环境

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二、卸载与清理

1. 卸载 Anaconda3

2. 手动检查并处理以下目录：

   • .conda

   • .anaconda

   • .continuum

3. 确认 Anaconda3 主目录不存在

4. 理解到：

   • Spyder / Jupyter / Navigator ≠ Anaconda 本体

   • 它们只是快捷入口或工具

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三、安装 Miniforge

• 选择 Miniforge（而非 Anaconda）

  • 更轻量

  • 默认 conda-forge

• 安装路径：

  C:\Users\name\miniforge3
  

• 接受安装在 C 盘用户目录下（体积可控，核心环境可迁移）

验证：

conda env list

结果：

base    C:\Users\name\miniforge3

✅ 正常

大家如果感兴趣，可以去b站视频了解一下Anaconda、Miniconda、Miniforge等的关系：

【15分钟彻底搞懂！Anaconda Miniconda conda-forge miniforge Mamba】 https://www.bilibili.com/video/BV1Fm4ZzDEeY/?share_source=copy_web&vd_source=2932caa4e291b2b35d2a508c7552b978

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四、创建独立 Python 环境

创建新环境：

conda create -n hilda_env python=3.10

关键认知：

• 这一步 不是“切版本”

• 而是：

  在 envs/hilda_env/ 下，安装了一套完整、独立的 Python 解释器

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五、终端 / conda 激活问题的理解

遇到的问题：

• PowerShell 中 conda 识别异常

• VS Code 终端行为和 Miniforge Prompt 不一致

• where python 无输出但 Get-Command python 有

最终确认：

Get-Command python

输出：

C:\Users\name\miniforge3\envs\hilda_env\python.exe

结论：

• 当前 shell 中 python 已正确指向 hilda_env

• where 在 PS 中不可靠

• Get-Command 才是 PowerShell 的正确查询方式

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六、安装 PyTorch（GPU 版）

在 hilda_env 中安装 PyTorch + CUDA：

• 下载体积巨大（1GB+）

• 包含 CUDA / cuBLAS / cuDNN / MKL 等依赖

• 属于 环境级别负担，不是 Python 本身的问题

安装完成验证：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.get_device_name(0))

输出：

2.5.1
True
NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU

✅ GPU 可用

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七、GPU 实际运行测试

测试代码：

import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
x = torch.randn(3000, 3000).to(device)
y = torch.matmul(x, x)

print(y.device)

运行方式（明确指定解释器）：

& C:/Users/name/miniforge3/envs/hilda_env/python.exe d:/program/Python/e1.py

输出：

cuda:0

确认：

• 代码在 GPU 上运行

• VS Code / 终端 / conda 协同正常

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八、对 VS Code / IDE / 终端关系的最终理解

• IDE（编辑器）

  • 只负责写代码

• Run / Debug

  • 本质：调用某个 python.exe 执行文件

• 终端

  • 决定：

    • 用哪个环境

    • PATH 指向谁

    • python 实际是谁

VS Code ≠ Python
VS Code ≠ conda
VS Code = 壳 + 编辑器 + 终端整合

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九、关键认知总结（给未来的自己）

1. conda 环境 ≈ 轻量虚拟机

   • 每个环境都有：

     • 独立 python.exe

     • 独立 site-packages

     • 独立 CUDA 绑定

2. 激活环境 = 改 PATH

   • 没有神秘行为

   • 只是让 shell “先看到”某个 python

3. 多个 python 是正常的

   • base 一个

   • 每个 env 一个

   • 系统可能还有一个

4. PyTorch + GPU 一定会占空间

   • 属于“重型依赖”

   • 但只影响当前 env

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十、这次真正的收获

• 不再害怕“环境问题”

• 可以定位问题在哪一层：

  • IDE

  • 终端

  • conda

  • python 解释器