安装Anaconda 2022.10

由于高版本的Anaconda 容易不适配PyTorch的安装，本次安装采用旧版本，避免报错

安装Anaconda

1. 下载网址：https://mirrors.cqupt.edu.cn/anaconda/archive/
2. 下载版本：Anaconda3-2023.07-2-Windows-x86_64.exe

Ps：使用镜像源地址为 https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/下载win版本，该版本下适用的python版本为3.9

双击刚刚下载的 Anaconda.exe 文件，按以下步骤进行安装

① Just me 和 All Users，选择 Just me；

② 安装路径选择最大的盘（一般是 D 盘），放在新建的【D:\Anaconda】里（可自定义）；

③ 不勾选第一个方框，按照如图所示选择

配置环境变量

在开始菜单搜索“环境变量”，点击“编辑系统环境变量” ，在弹出的的窗口中再次点击“环境变量”，然后选中 Path 路径，并点击编辑。

通过右侧的“新建”按钮，可新建环境变量的路径，将【D:\Anaconda】、【D:\Anaconda\Scripts】与【D:\Anaconda\Library\bin】添加到环境变量。（以前面安装Anaconda路径为准）

注意，若此前有为其它单独的 Python 解释器添加过环境变量，需要删除它的环境变量，否则 Anaconda 的环境变量会被挤出来（故点击确认后应再次返回查看，如果不对，点击确定后，再点进来会自动消失）。

创建CUDA 虚拟环境（GPU 版）

（1）按下Win+R 后输入 cmd，进入命令提示符，输入 nvcc -V，若呈现下图则跳过安装CUDA

（2）安装CUDA

CUDA 的下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，本次下载11.3版本。

接下来要选择平台，按如下配置选择， 最后点击右下角的 Download（2.7GB），将其放置新建的 D:\CUDA 中。

下载好之后，点击 exe 文件，这里要选择临时的解压文件夹，考虑到解压后需要占用大约 7G 的内存，因此建议放在 D:\CUDA\Tem 内，安装结束后，该临时解压文件夹会自动删除。

解压完成，双击exe下载，进入如图所示的安装界面，同意并继续后，点击“自定义”。

接下来，仅仅选择 4 大项中的 CUDA，并取消 CUDA 中关于 VS 的选项。

完成配置后，按照默认的 C 盘路径进行安装（大约 7G）即可，结束后如图所示

也可以自定义安装路径：

CUDA Documentation：D:\Program Files\Nvidia\CUDA\v11.1

Sample：D:\ProgramData\Nvidia\CUDA\Sample\v11.1

CUDA Development:D:\Program Files\Nvidia\CUDA\v11.1

现在回头查看临时解压文件夹 D:\CUDA\Tem，会发现已经消失，顺便可以删除临时文件夹D:\CUDA了。

最后，回头检查一下 CUDA 版本，Win+R 后输入 cmd，进入命令提示符， 输入 nvcc -V，如图：

（3）点击 Anaconda Prompt 进入命令行环境中，之后的命令操作均在这里执行(在base环境下）

需要执行的常见操作命令如下，每次执行注意检查执行是否成功。

# 创建虚拟环境myenv并指定python版本为3.9 
conda create -n myenv python==3.9 conda create -n graphenv python==3.11 

# 启动
myenv conda activate myenv 

# 列出当前环境下的所有库 
conda list 

# 安装 NumPy 库，并指定版本 1.21.5,添加通道为清华大学镜像地址 
conda install numpy==1.21.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main 

# 安装 Pandas 库，并指定版本 1.2.4 
conda install Pandas==1.2.4 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main 

# 安装 Matplotlib 库，并指定版本 3.5.1 
conda install Matplotlib==3.5.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

# 退出虚拟环境 conda deactivate

安装PyTorch

# 执行安装命令
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.3

如果执行上述命令安装失败时，考虑加入以下镜像通道重新安装。

# 加入什么镜像，就在后面添加-c 网址即可
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main 

检查安装的pytorch是否可用

在Anaconda Prompt 进入命令行环境中进行如下操作 

# 进入 Python 解释器
python

# 输入pytorch测试语句
>>>import torch
>>>torch.cuda.is_available()

若安装失败，键入import torch后会返回 No module named ‘torch’。
若安装成功，不会返回任何语句，同时在下一行 出现“>>>”，提示我们可以继续敲代码。 
最后一步，输入 torch.cuda.is_available()
回车后显示使用 conda 安装是 False，使用 pip 安装是 True

结果截图：