【教程】Miniconda+Pycharm安装保姆级教学

本文提供了一步一步的指南来安装Miniconda和Pycharm。首先,介绍了从官方和国内镜像下载Miniconda的链接,接着详细解释了安装过程,包括如何选择所有用户并添加环境变量。然后,文章指导读者检查conda是否安装成功,并提供了命令行换源加速conda下载的步骤。对于Pycharm,文章建议从官方网站下载,并给出了安装2022.3.2Windows版本的步骤。最后,提到了如何在Pycharm中配置Anaconda的虚拟环境。

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Miniconda

下载地址

miniconda安装包的下载推荐如下两种方式:

  1. 国外官网:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
    在这里插入图片描述
  2. 国内镜像:https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/miniconda/
    在这里插入图片描述

安装步骤

本教程以Miniconda3 py39_4.9.2(64-bit)为例:

  1. 点击Next
    在这里插入图片描述
  2. 勾选 All Users:
    在这里插入图片描述
  3. 记得勾选添加环境变量
    在这里插入图片描述
  4. 完成安装
    在这里插入图片描述

检查是否安装成功

  1. Win+R输入cmd
    在这里插入图片描述
  2. 命令行内输入conda
    在这里插入图片描述
    若为以上输出则表示conda安装完成,且成功添加入环境变量;若未成功则返回以下内容:
    在这里插入图片描述

conda加速

未来使用conda下载库的时候可能面临速度较慢的问题,可在命令行内输入以下代码进行换源加速:

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple

在这里插入图片描述

Pycharm

下载地址

请认准官网:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

安装步骤

在这里插入图片描述
此处选择了other versions中的2022.3.2windows版本
在这里插入图片描述
全选在这里插入图片描述

自定义值安装路径
在这里插入图片描述
按照提示完成安装即可

参考

本文参考博文为:
[1] 如何在pycharm中配置anaconda的虚拟环境
[2] 【2023-Pytorch-分类教程】手把手教你使用Pytorch训练自己的分类模型

### 如何在 PyCharm 中创建 Conda 虚拟环境 #### 创建新的项目并配置解释器 为了在 PyCharm 中创建一个新的 Conda 虚拟环境,可以按照以下方法操作: 1. **启动 PyCharm 并新建项目** - 当首次启动 PyCharm 或者通过 `File` -> `New Project...` 来创建新项目。 2. **指定 Python 解释器** 在弹出的新建项目的窗口中,在左侧可以选择项目的名称和路径;而在右侧则有选项来设定Python解释器。这里应该看到有一个按钮允许添加新的解释器[^3]。 ```python # 进入设置界面选择解释器的过程可以通过代码模拟理解其逻辑流程 project_settings = { "name": "MyProject", "path": "/home/user/projects/my_project" } interpreter_options = ["Add", "Existing environment", "System Interpreter"] selected_option = interpreter_options[0] ``` #### 配置 Conda 环境作为解释器 一旦选择了 “Add”,将会进入到一个对话框用于选择具体的解释器类型: - 从列表里挑选 `Conda Environment`。 - 接着会提示输入 Conda 可执行文件的位置以及想要使用的 Python 版本号,并且还可以自定义这个虚拟环境的名字与存储位置。 ```bash # 假设已经指定了 conda 的路径为 /opt/anaconda/bin/condapython 版本为 3.8 conda create --prefix ./myenv python=3.8 ``` 完成上述步骤之后,PyCharm 将基于所给定的信息去准备相应的 Conda 虚拟环境,并将其关联至当前正在编辑中的工程之中。 #### 定位已有的 Conda 环境 如果希望使用现有的 Conda 环境而不是重新建立一个新的,则可以在相同的地方浏览到 Anaconda 安装目录下的 `envs` 文件夹内寻找目标环境[^2]。 ---
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