不再纠结环境

本文探讨了为何在Windows环境下搭建C语言开发环境比使用Linux更为高效便捷,从编译器、编辑器的选择到实际操作步骤,提供了详细指南。

  真是浪费时间浪费的太不值当了,纠结于选择什么平台去搭建C语言开发环境。

  Linux好与不好,都不值当花那么多精力去学习了。直接在window下就可以了。

  编译器也不纠结了,随便下一个,好用就行。

  编辑器也不纠结了,用顺手的notepad++就可以了。

  DO it now,or never.

<think>嗯,用户询问PyTorch是否不再支持conda。首先需要整理引用中的信息。引用[1]提到官网不支持conda,建议用pip,但后面又给出了conda安装命令,看起来有点矛盾。引用[2]和[3]都推荐用Miniconda安装PyTorch,还提供了具体的conda命令示例。引用[4]讨论conda和pip的加速下载方法,说明conda仍是可行方案。 用户可能是在某个渠道看到"PyTorch弃用conda"的传言,或者自己用conda安装时遇到了问题。需要澄清的是:官方文档确实更突出pip安装方式,但这不意味着conda支持被取消。实际上PyTorch团队仍在维护conda渠道,引用[3]的GPU安装命令就是最新证据。 注意到用户引用中出现了torchaudio 2.5.1和pytorch-cuda=12.1这样的新版本号,说明conda渠道仍在更新。有趣的是,引用[1]说"官网不支持conda"可能是指官网默认显示pip命令——这属于界面设计选择而非技术弃用。 深层需求可能是用户担心conda环境不可持续。应该强调conda的三大优势:预编译二进制包避免环境冲突、自动处理CUDA依赖、通过-c nvidia通道获得官方支持。不过也要诚实说明官网更推荐pip的现象可能存在,建议用户以实际安装命令为准。 相关问题设计要兼顾澄清和技术指导:版本查询命令能验证渠道有效性,gpu安装方法针对主流需求,而错误解决则预防常见坑点。最后补充pip比较的问题,因为用户明显在纠结安装工具的选择。 </think>根据提供的引用信息和官方资料分析,**PyTorch 并未停止对 Conda 的支持**。以下是关键事实和分析: 1. **官方维护的 Conda 渠道仍有效** 引用[3]和[1]均展示了通过 Conda 安装最新版 PyTorch 的命令(如 PyTorch 2.5.1 + CUDA 12.1): ```bash conda install pytorch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia ``` 此命令明确使用官方渠道 `pytorch` 和 `nvidia`,表明 Conda 仍是**官方支持的安装方式**[^1][^3]。 2. **官网推荐策略调整** 引用[1][4]指出 PyTorch 官网(pytorch.org)**默认优先展示 pip 安装命令**,但并未声明废弃 Conda 支持。这可能导致用户误以为 Conda 不再被支持,实则是界面展示优先级变化[^1][^4]。 3. **Conda 的核心优势仍在** 引用[2][4]强调 Conda 在环境隔离、依赖管理和预编译包方面的价值,尤其适合深度学习复杂环境搭建。PyTorch 团队仍在为 Conda 提供 CUDA 版本适配的预编译包[^2][^4]。 4. **安装问题的实际场景** 引用[4]提到 Conda 安装可能因网络问题失败,但这是**网络环境问题而非渠道废弃**。解决方案包括更换国内镜像源或重试,而非放弃 Conda[^4]。 --- **
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