仿真环境设置- windows10， python 3.8

本文环境为 Windows10，ide为VSCode

1 安装miniconda

参考网上材料，打开Miniconda官网，点击对应系统版本的安装器，然后安装即可。

安装过程中推荐：为所有人 / 只为我：只为我；将conda添加到PATH中，是 / 否：是。（虽然不知道为啥这么选hhh）

 

2 创建虚拟环境

打开命令行（cmd），运行指令

conda env list

结果如下即可

# conda environments:
#
base            * C:\blhablha ... \miniconda3

使用conda新建一个环境，并激活该环境

conda create -n env_name python=3.8
conda activate env_name

再执行命令 conda env list，应该可以看到

# conda environments:
#
base                     C:\blhablha ... \miniconda3
env_name　          *    C:\blhablha  ... \miniconda3\envs\env_name

 

3 安装相关包

安装pytorch，添加清华源：（直接复制以下文字，然后粘贴到cmd中即可）

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

用命令行看一下cuda版本：nvisdi-msi

看到版本后打开清华的pytorch源，看看应该安装哪个版本的pytorch：

python版本要匹配，pytorch可以选择 1.10.x，cuda要小于等于本机的（这里不懂瞎说的hhh，详细可以看看网上的攻略）运行指令

conda install pytorch=1.10.0 cudatoolkit=11.3

最后打开一个cmd，运行python并输入如下指令，若没有报错则安装成功。这里也可以用pip安装，但是要注意，一定要是该conda env下的pip，不能是base环境的pip，可以用which -a pip来看（见链接）

另外也可以按照官方的方法安装，进入官网页面，并搜索想要的版本后，复制cmd指令并粘贴运行就好

接下来安装 torch_geometric 包，以使用图神经网络，在conda 环境中运行如下指令：

conda install pyg -c pyg

然后在终端测试：

import torch_geometric
print(torch_geometric.__version__)

成功输出则安装成功。

其他安装包包括：

conda install numpy matplotlib tensorboard

 安装运行程序可能会报错，

AttributeError: moduel 'distutils' has no attribute 'version'

经过上网搜索该问题可能源于setuptools的版本较高，需要降低setuptools的版本，可以自行到anaconda官网搜索可行的版本，网上资料表明只要小于等于59.x.x即可。

conda install -c anaconda setuptools=58.0.4

 

4 相关问题记录

1 sk-learn包，报错：

ImportError: /lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.21' not found

好像是库的版本不太一样，可以下载更高版本的libstdc++.so，然后把本地的链接过去就好，this link works for me. 

2 pytorch报错：运行代码

import torch
a = torch.tensor([1.,2.]).cuda()

会报错：

CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

可能是pytorch 版本不对，或者可能是显卡和pytorch版本不符合。