conda环境切换、pytorch安装、及jupyter,pycharm解析器更换

本文详细介绍了在Windows上使用Anaconda 4.6.11进行环境切换、创建Python 3.6环境,以及在该环境中安装PyTorch的方法,包括添加清华源加速下载。同时,讲解了如何在Jupyter Notebook和PyCharm中更换解析器,确保与新环境同步。

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说明:本文记录的是自己踩过的坑,基于window平台,其他平台绕路

我用的Anaconda 版本为4.6.11(其他版本可能指令上有些许差别,但思路一样):

一、conda环境切换

首先检查现有的环境类别(安装的是当前最新的,默认python版本3.7.3):

conda info --envs  #在Anaconda Prompt中操作,下同

创建新环境的两种方法:

1、Anaconda Navigator 里在 Environments 直接创建对应版本即可

2、conda创建如下:

conda create --name python3.6 python=3.6  #若要创建3.6环境,其他环境也可,按自己需要

创建完成以后,检查当前环境:

python -V

  

激活新安装的3.6环境:

activate python3.6

  

检查现在的环境:

  

环境已经切换到3.6版本了(也可用该命令在各环境下切换),现在退出环境:

deactivate

  

对于python3.6下包的安装,只需要切换到python3.6环境,在用conda install命令安装即可。

 

二、pytorch安装

如要在3.6环境下安装pythorch(因为最新的3.7版本无法使用有些未做兼容性修改的包),则先按上一部分切换到python3.6环境,后添加清华源(加快速度,默认国外的源太慢):

#在3.6环境下安装
activate python3.6
#添加免费的清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  
#检查源添加是否成功,也可在Anaconda Navigator中查看channels
conda config --set show_channel_urls yes

安装pytorch:

#安装pytorch,torchvision(pytorch很重要的一个库,独立于pytorch,用于图像操作)
conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch

 [注]:输入上述命令以后,会有下面这个提示,记得回复 'y'

  

 

三、解析器更换

1.jupyter notebook

打开Anaconda Navigator,点击左侧Home中的Applications on列表,选取刚才新配置的python3.6环境,后点击jupyter notebook的install按钮,如图:(注:显示的是已经安装好的,没安装的应用按钮显示状态如右下角的install

                                 

安装好以后,点击菜单栏中新出现的jupyter notebook(python3.6)即可启动(也可以在Anaconda Prompt 中输入jupyter notebook 启动,两种启动方法以下的操作相同):

注:点击以后,一般需要在浏览器打开新出现窗口的最下面一行那个网址

                                                            

启动juputer notebook后,里面的文件可能打不开,若报错如:'500 : Internal Server Error'。这时候需要打开Anaconda Prompt 输入:

activate python3.6  #切换到jupyter notebook在的环境(已经在的忽略)
pip install --upgrade --user nbconvert  #更新用户信息

再重新启动即可正常使用。

!!!发现文件无法连接上服务器,已经解决这个问题的麻烦在评论区帮帮忙,谢谢啦!!!

2.Pycharm

经过以上操作,我们基于Anaconda配置了python3.6环境,并在该环境里安装了pytorch,那么如何在Pycharm中使用pytorch框架呢?下面开始:

打开Pycharm->文件->设置->项目,后设置解析路径(project interpreter)如图:

设置好以后,重新启动即可。

 

 

### 配置 PyCharm 正确识别 Miniconda 环境中的 PyTorch 在使用 PyCharm 进行开发时,如果遇到 `ModuleNotFoundError: No module named 'torch'` 的错误,通常是因为 IDE 没有正确配置解释器路径或者未加载指定的 Conda 虚拟环境。以下是详细的解决方法: #### 1. 设置正确的 Python 解释器 打开 PyCharm 并导航至 **File → Settings → Project: <Your_Project_Name> → Python Interpreter** 页面。点击齿轮图标选择 **Add...**,然后按照以下步骤操作: - 在弹出窗口中选择 **Conda Environment**。 - 如果已经创建了目标 Conda 环境(例如名为 `torch`),则勾选 **Existing environment**,并浏览到该环境下的 Python 可执行文件位置,通常是类似于以下路径的位置: ```plaintext C:\Users\<Username>\Anaconda3\envs\torch\python.exe ``` - 完成设置后保存更改。 此过程确保 PyCharm 使用的是与项目关联的具体 Conda 环境及其依赖项[^2]。 #### 2. 验证 PyTorch 是否正常工作 完成上述配置之后,在 PyCharm 中新建一个 `.py` 文件来测试 PyTorch 功能是否可用。可以运行如下代码片段验证安装情况: ```python import torch print(torch.__version__) if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available') else: print('CUDA not detected.') ``` 这段脚本会打印当前使用的 PyTorch 版本号以及设备支持 CUDA 的状态信息。如果没有报错,则说明集成成功[^1]。 #### 3. 处理可能存在的缓存问题 有时即使设置了正确的解释器仍可能出现模块找不到的情况。此时可尝试清理旧版索引数据以重新建立连接关系: - 前往菜单栏选项 **File → Invalidate Caches / Restart…** - 接着确认对话框内的所有复选框均被激活,并重启应用程序。 这样能够清除任何潜在干扰因素从而改善兼容性表现[^3]。 ---
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