【Anaconda3】pytorch环境配置记录（CPU版本）
安装Anaconda
官网传送门
点下载即可，默认下载最新版
下载旧版可以去：开源镜像传送门
如果安装到非C盘要把路径加到系统环境中，详见Windows 10安装Anaconda且装在其他盘非系统盘
创建Pytorch环境
先在开始菜单栏打开
然后输入
conda create -n pytorch python=本机Python版本号
查看本机python版本按win+R输入cmd打开命令行，输入python查看python版本，版本多少上图红框中python=本机python的版本号
输入完之后会出来一堆信息，输入y安装，安装完之后如下图，它会提示:
如果不想安装到C盘可以先切换到其他盘再安装
激活新创建的pytorch环境的命令是
conda activate pytorch
退出当前环境
conda deactivate
查看当前有哪些环境
conda info --envs
查看当前虚拟环境下有哪些包
conda list
删除虚拟环境
conda remove -n 环境名称 --all
查看配置文件
conda config --show
修改下载源
因为默认的下载源服务器在国外，下载起来会比较慢，所以可能需要修改配置文件，将通道改为国内的镜像网站，以此来加快下载速度。
查看下载源（有哪些通道）
conda config --get
以上2张图片来自参考文献[1]
清华大学镜像
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
阿里巴巴镜像
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
北京外国语大学镜像
https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
添加通道(删除通道把指令中的add改为remove即可)
conda config --add channels 通道地址
安装Pytorch
安装方法一
进去以后往下拉
可以看到选择界面
然后在conda环境中运行上图的代码就可以安装，但是这样安装可能会很慢，因为服务器在国外
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
安装方法二
从国内镜像下载，只需要把方法一中的代码稍微修改如下
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c 镜像地址
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
清华镜像
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
阿里镜像
http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
输入命令后会出现一堆信息，输入y下载
下载中
下载完成后可以查看当前环境下有哪些包
输入下面的命令可以看到当前环境中的包
conda list
验证是否安装成功
如下图，已经安装成功
配置Pycharm环境
需要下载历史版本Pycharm的可以点历史版本Pycharm传送门
新建项目的与修改项目类似，下图为修改项目至目标环境
设置好后一路点ok，然后测试一下
Pycharm终端窗口配置（配置好之后点terminal按钮可以直接打开conda的命令行界面，而不是系统的界面），terminal位置如下图
conda命令行的位置寻找
将复制的地址粘贴到下图指定位置即可
然后点terminal按钮即可
如果失败的话可以参考Windows下Pycharm中Terminal无法进入conda环境和Python Console 不能使用
这样就全部完成咯。
参考文献
[1] 最详细的 Windows 下 PyTorch 入门深度学习环境安装与配置 CPU GPU 版 | 土堆教程
[2] 2023最新pytorch安装教程，简单易懂，面向初学者（Anaconda+GPU）
[3] Windows cmd 进入其他盘
[4] Windows 10安装Anaconda且装在其他盘非系统盘
[5] Windows下Pycharm中Terminal无法进入conda环境和Python Console 不能使用
