前言
本文主要依据b站up小土堆的视频教程以及个人搭建经历总结而成的文字说明
一些需要知道的命令
创建虚拟环境:
conda create -n 虚拟环境名字 python=版本
激活虚拟环境:
conda activate 虚拟环境名字
关闭目前虚拟环境:
conda deactivate
罗列拥有的虚拟环境:
conda env list
罗列该环境下的包:
conda list
概念理解
Anaconda是一个大的环境管理工具，在其中可以创建多个相互隔离的虚拟环境，每个虚拟环境中，有对应的包(package)，其中就包括pytorch、tensorflow这些人工智能常客，而conda、pip是包管理工具，用于安装、运行和更新软件包及其依赖项。这就是他们之间的关系。为什么使用Anaconda的理由显而易见。可以方便的使用互不干扰的虚拟环境，方便各个项目的配置。因为，大多数情况下，对应的python版本那些都是不完全一样的，不同的版本有不同版本的torch包。
pycharm是一个IDE，方便开发和进行调试代码的工具，使用的时候需要配置相对应的环境，才能使用环境下的内容以及解释python文件，这里的环境就是指前面提到的虚拟环境。
CUDA driver是和GPU的驱动捆绑的，可用于加速运行运算的速度，而CUDA runtime就是虚拟环境中的版本，runtime的版本要小于driver。可以理解为driver是偏向于硬件的极限，runtime是软件的正常。
安装注意事项
Anaconda直接去官网下载即可，然后就是确定设备的的算力，对应显卡驱动的版本，确定需要下载的CUDA runtime的版本对应的pytorch
下载pytorch，也是去官网下载
显卡算力可以去维基搜索查到
显卡驱动可以在电脑的驱动查看，也可以在命令行输入
nvidia-smi
即可查看对应的版本
由此，也确定了需要下载的cuda版本及对应的pytorch版本，注意，需要查看对应版本所需的python环境。
接下来就是打开Anaconda的终端窗口，新建虚拟环境，指定python的版本，然后再使用pytorch官网下查询到的命令安装所需要的包及依赖，等待安装即可。
如果需要退出python，可以输入**exit()**退出
在pycharm中创建项目时，注意选择已经配好的anaconda中创建的环境，不然会用不了相对应的包。
写在最后
至此，以及了解并完成了环境的配置，就可以去学习啦。
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