从零开始安装pytorch，并在pycharm中使用_pytorch和pycharm

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，这里我们借助anaconda进行pytorch的安装，方便后续的环境管理和使用。anaconda创建的环境是包含Python的，因此没安装过Python的小伙伴也不必要再安装Python啦，很是方便。
anaconda为我们提供了运行环境，在Windows环境中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，因而还需要为在我们的编辑器中选择代码环境。从安装anaconda到在pycharm中写代码，可分为三步进行：

1. 下载anaconda并为其配置环境
2. 通过anaconda下载安装pytorch
3. 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/
  注意自己所需的系统和版本即可。
• 挂代理下载也可以快一些，不过还是推荐上面的方法，快速稳定。

安装过程中值得注意的一步是：在advance install option这一步，如果出现的是下面这两个选项，第一个选项是将anconda加入到环境路径中，这里不推荐勾选，等安装好后自行加入环境路径会省掉后续很多麻烦，第二个选项是将Anaconda作为我的默认Python，建议勾选。

可能由于大家都不勾选，在新版本的安装就不再有第一个选项了，新版本的三个选项视个人情况勾选即可。（1、创建菜单快捷方式 2、anaconda作为默认python 3、清理包裹缓存）

其余步骤只要一直往下点就好。安装完成后的最后两个选项都不用勾选。
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Windows高级系统设置，找不到的直接在设置界面搜索即可

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。
这里可以看到用户变量和系统变量中都有Path这个变量，如果系统只有一个用户，那么只更改用户变量的Path即可，更改系统变量中的Path会对全部用户生效。

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。

路径添加好后检验是否安装成功：
运行cmd程序：
输入Python：

我的出现了warning，这是由于没有激活环境，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warning的问题：在最开始的界面（可以退出重进cmd），使用

conda activate
1

先激活conda的base环境就不会弹出了。

激活后，前面会出现（base）的字样，表示进入了base环境，这是anaconda自带的环境。此时再输入python，就不再有warning出现。

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

可以使用下面两个命令

conda info --envs
conda env list

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`

conda 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：

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。

pycharm运行pytorch环境

如果是初次安装pycharm，那么安装完成后新建项目：


选择左侧的conda环境，会自动定位到已安装的python解释器。
如果是已经安装了pycharm，点击File->Setting，进入界面

点击右上角的小齿轮，选择add，

选择conda环境——已有环境，确认即可。

至此，我们就可以在pycharm中使用pytorch包，写出优美的代码了。

理解环境

在上面的步骤中，我们输入了那么多的命令，配置的环境到底有什么意义。参考下面这篇文章，可以有更好的理解：
Anaconda完全入门指南