从零开始安装pytorch，并在pycharm中使用

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pytorch安装与使用从零开始安装pytorch，并在pycharm中使用

步骤简述

pytorch是基于torch和Python语言的机器学习库。anaconda是环境与包的管理工具，pytorch的下载需要借助anaconda来完成。另外，安装的anaconda自带Python，因此没安装过Python的小伙伴也不必要再安装Python了。
最后anaconda为我们提供了运行环境，为了编写程序的方便，我们还需要一款编辑器，这里推荐使用pycharm。从安装anaconda到在pycharm中写代码，可分为三步进行：

下载anaconda并为其配置环境
通过anaconda下载pytorch的包
下载pycharm，并为程序配置环境

anaconda下载与安装

下载annaconda，可以直接从官网下载，但下载速度比较慢，大概花了三个小时才下载完成。加速下载的办法有：

清华镜像下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/找到自己需要的版本下载即可
找新的下载源：https://blog.csdn.net/weixin_43883880/article/details/108092919
在安装过程中值得注意的一步是：选择将Anaconda作为我的默认Python,并点击”Install”。

不要将anaconda加入环境路径，否则后续会比较麻烦。其他步骤只要点击确定，继续等之类的即可。
安装成功后的两个选项可以不必勾选：

其余步骤只要一直往下点就好。
需要指出每个版本的anaconda安装界面都不大相同，大家可以去找最新版本的安装教程进行安装。

anaconda环境配置

打开系统属性。win10的系统属性可以通过：设置->关于->高级系统设置打开
高级系统设置在右侧相关设置中

之后按照“系统属性-高级-环境变量-user的用户变量-选择Path-编辑”依次打开。
在这里插入图片描述

点击新建，依次加入下面这三个路径：
D:\Anaconda
D:\Anaconda\Scripts
D:\Anaconda\Library\bin
这里D:\Anaconda是我的安装位置，换成自己的安装位置即可。

路径添加好后需要检验是否安装成功：
运行cmd程序：
输入Python：

我的出现了warning，后续再说处理warning的办法，这里暂且不管。
接下来输入exit()退出python：

最后输入conda，出现图示则没有问题：

至此，anaconda的安装就完成了。
最后再说一下解决warning的问题：
在最开始的界面（可以退出重进cmd），先激活conda环境：
在这里插入图片描述

激活后，前面会出现（base）的字样，表示进入了该环境，此时再输入python，就不再有warning出现。
在这里插入图片描述

anaconda安装pytorch包

可以找到应用程序Anaconda prompt，点击进入。或者按照上一步中先打开cmd命令行，然后输入conda activate激活conda环境，两种方法是一样的。
在命令行输入：

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 –set show_channel_urls yes
conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

使用清华的镜像，不然下载速度会很慢，有时清华的镜像会关闭，这就需要找其他的镜像源，比如中科大的。

接下来创建环境pytorch，使用Python版本是3.8

conda create -n pytorch python=3.8

输入：

conda info –envs

可以查看环境是否创建成功，此时可以看到base和pytorch两个环境。base是基础环境，pytorch是刚刚创建的环境。
输入`

activate pytorch

激活pytorch环境，我们要在这个环境里安装Pytorch的包(我后面的出错就是忽略了这一步）

最后在官网上找到并选择自己的安装代码：
在这里插入图片描述
CUDA可以使用GPU加速，如果电脑没有配备NVIDA的显卡就选择None就好了。最后一行的代码就是安装命令。值得注意的是需要去掉后面的-c pytorch，不然就会按照默认源进行下载，之前配置的镜像源就没用了。
也就是说，运行命令

conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

会按照默认源下载pytorch包，速度可能会慢，为了使用之前配置好的国内镜像源，应当运行命令

conda install pytorch torchvision cpuonly

在给出提示后，输入y进行安装，安装完成后显示done。
安装完成需测试是否安装成功，测试方法为：
（1）激活pytorch：activate pytorch

（2）进入python：python

（3）测试numpy：import numpy

（4）测试pytorch：import torch

如果以上步骤都没问题，那么安装成功。
这里我在第三四步遇到问题，提示没有numpy和torch模块。
后测试发现，可能是操作有步骤失误，最终pytorch的包安装在了base环境中。
输入deactivate，退出pytorch环境，重新进入base环境中（当前处于什么环境看前面括号内的标识即可），再次测试前面的命令都可通过，说明pytorch包成功安装在了base环境中。
如有需要，我们可以按照上述步骤激活pytorch环境，再在pytorch环境中安装pytorch包。