从零开始搭建 —— Anaconda + PyCharm + PyTorch(GPU)+ 虚拟环境(全步骤)

该文详细介绍了如何安装Anaconda,PyCharm,以及如何在Anaconda中创建虚拟环境并安装GPU支持的PyTorch。步骤包括下载安装软件,创建和激活虚拟环境,以及在PyCharm中关联虚拟环境进行PyTorch版本的验证。

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一、安装 Anaconda

进入 Anaconda 下载界面 ,单击 Download 下载。

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下载好之后,进行 安装

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安装路径 全英文

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不勾选 第二项。

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接下来配置 环境变量

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基于自定义的 安装路径 ,添加以下三个路径。

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将以下图标从 开始菜单 中拖拽到 桌面 上,方便后续使用。

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二、安装 PyCharm

首先,进入 PyCharm 官网 ,单击 Download 按钮 下载 安装包。

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本人比较喜欢 Community 社区版 (因为它免费),点击 Download ,稍微等待即可下载。

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下载完成后,双击打开安装包,进行 安装 操作。

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自定义一个 安装路径 ,最好能做到 “见名知意”

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无脑 全选 ,都用得到。

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重启 电脑,就勾选 第一项 ,不想重启,就勾选第二项。( 建议 大家也重启一下,就当休息了,我是重启着玩而已…)

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三、创建 虚拟环境 并 安装 PyTorch

打开 Anaconda Prompt

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创建 虚拟环境(虚拟环境名自己设置)。

conda create -n 虚拟环境名 python=python版本

conda create -n LZY python=3.9

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在出现一大段英文之后,输入字母 y ,再按下回车。

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激活 虚拟环境。

conda activate 虚拟环境名

conda activate LZY

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创建 PyTorch 环境之前,先安装一些 常用的包 ,可以提高后续的速度。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy==1.26.4
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pillow==9.5.0
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tqdm

创建 PyTorch 环境,如果失败就多试几次,有可能是 网络原因

2024年4月6日 13点28分 再次测试 依然能用!
2024年5月11日 16点58分 再次测试 依然能用!
2024年6月23日 12点48分 再次测试 依然能用!
2024年11月15日 20点02分 再次测试 依然能用!
2025年5月16日 19点20分 再次测试 依然能用!

pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

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四、关联 虚拟环境

双击打开桌面上的 PyCharm

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如你所见,英文的,我不喜欢,我要换成 中文

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点击 Restart IDE 重启一下 PyCharm

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终于,重启之后,熟悉的 中文 界面出来了。

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接下来就是让 PyCharmAnaconda 中的 虚拟环境 关联起来,点击 新建项目

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项目的位置可以自己设置。

应该会有两个 环境

  • 第一个环境是 base(基准) 环境,别动它!
  • 选择第二个 自己创建的虚拟环境 ,点击 创建

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创建 .py 文件,输入以下代码进行 测试

import torch

print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

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右击代码中的任意 空白处执行 这个文件。

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最终结果如下,说明已经成功安装好 PyTorch ,可以开心的继续学习了。

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### 配置 Anaconda Python 3.8 环境用于 PyCharm 开发 #### 下载并安装 AnacondaPyCharm 为了确保可以顺利配置,先确认已经下载并安装了最新版本的Anaconda以及PyCharm社区版[^1]。 #### 安装 Anaconda 并设置 Python 版本 在完成Anaconda的安装之后,在命令提示符或终端中输入`conda create -n py38 python=3.8 anaconda`来创建名为py38的新环境,并指定Python版本为3.8。这一步骤能够建立一个独立于其他项目的干净工作空间[^2]。 #### 打开 PyCharm 进行环境配置 启动PyCharm后,通过菜单栏选择`File -> New Project...`新建项目时,点击左侧边栏底部的小齿轮图标展开更多选项,接着选择`Add Python Interpreter...`。此时应能看到多个可用解释器列表;从下拉框里挑选`Conda Environment -> Existing environment`,再浏览至先前创建好的`py38`环境中对应的`python.exe`位置(通常位于Anaconda安装目录下的envs/py38/python.exe),以此方式将该虚拟环境添加进来作为当前项目的默认解析器。 #### 创建新的工程项目 按照指导完成上述操作后,继续按向导指示前进直到结束页面,这样就能基于所选的Python 3.8环境建立起新的PyCharm工程了。 #### 测试配置有效性 最后验证一切正常运作的方法是在编辑区内编写如下简单的测试脚本来加载TensorFlow库并打印其版本号: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 如果程序能无误运行且输出预期的结果,则说明整个过程顺利完成,现在可以在PyCharm内利用Anaconda所提供的Python 3.8环境开展进一步的工作了[^3]。
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