【最全python环境安装从anaconda到vscode到pytorch一条龙安装，完美解决你的安装烦恼】_anaconda需要安装vscode吗

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​ 第一次写完整安装，可以说把一些关键点都说出来了，你去搜索不一定有这么全，有些内容写得过于前面，但是为你后面安装pytorch做铺垫，如果你暂时不用pytorch，前面的内容够你用了，安装卸载管理基本一步到位了。安装出问题也给你提供第二种方式。

​ 麻烦点个赞，求求了，还有我的网站可以参考参考，里面后续我会上很多资料，省去你查找时间，多花时间在学习上。

一丶anaconda下载安装

注意安装64位，强调，要不然你后面安装pytorch32位不支持。

官网：https://www.anaconda.com/products/distribution
镜像：https://repo.anaconda.com/archive/

清华源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

安装过程中三个注意的地方：

• 勾选 Alls Users （最新版选择jus tme，才能勾选环境变量，影响不大）
• 勾选 Add Anaconda to the system PATH environment variable （可以在cmd窗口使用conda指令）
• 选择手动安装vscode

管理 conda

1.查看 conda 版本

安装完成后按Win+R打开cmd终端，输入conda --version

如果正常输出了 conda 的版本，说明 Anaconda 成功安装了。

或者点击第三个（Anaconda Prompt管理安装包）与终端界面功能差不多

多说一句：如果你喜欢jupyter notebook，其实anaconda已经自带了，看上图，如果没有点击上图第一个anaconda Navigation，安装jupyter notebook

2. 添加国内源

修改conda镜像源文件.condarc，记事本打开，替换下面

channels:

- defaults
  show_channel_urls: true
  channel_alias: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda
  default_channels:
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  custom_channels:
    conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
    msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
    bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
    menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
    pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
    simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud


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清除缓存

conda clean -y all
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• 查看现有源

conda config --show-sources
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• 或者安装如下方式添加国内清华源

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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64
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• 删除默认源

conda config --remove channels defaults
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• 设置搜索时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes
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3. 升级 conda

设置完国内源后，升级 conda 的速度会快很多，之后安装包时也会从国内源下载。

conda update conda
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pip install --upgrade pip
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升级时弹出Proceed ([y]/n)?时，选择y，确认升级。

查看conda所有配置信息

conda config --show
1

查看cona源配置信息

conda config --show channels
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环境管理

1. 查看 Python 版本

python --version
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2. 创建新环境（默认base环境）可跳过

上一步查到我电脑上的 Python 版本为 3.9.13，我想在这个版本基础上创建一个名为pytorch的虚拟环境。

如果以后创建pytorch环境一定要指定python版本，因为python，pytorch，torchvison，cuda是版本对应的。

conda create -n pytorch python=3.9.13
指定镜像加速，如果你没有加镜像通道
conda create -n pytorch python=3.9.13 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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新的开发环境会被默认安装在你 anaconda 目录下的 envs 文件目录下。

3. 激活环境

activate pytorch
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4. 列出所有的环境

conda info -e
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当前激活的环境会标*。

5. 切换到另一个环境

activate pytorch
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6. 注销当前环境

deactivate
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7. 复制环境

conda create -n base --clone pytorch
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8. 删除环境

conda remove -n pytorch --all
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包管理

1. 查看已安装包

conda list
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2. 使用 Conda 命令安装包

conda install numpy
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3. 通过 pip 命令来安装包

如果无法通过conda安装，可以用pip命令来安装包。

pip install numpy
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pip国内的一些镜像

  阿里云 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
  中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
  豆瓣(douban) https://pypi.douban.com/simple/
  清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
  中国科学技术大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
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临时使用：
可以在使用pip的时候在后面加上-i参数，指定pip源

 pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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永久使用

执行后，路径添加环境变量
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
或者新建pip文件夹，pip文件夹下创建一个文件名pip.ini
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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如果以上方式还安装不来，直接下载文件安装，有一些不能安装的包，如何手动安装，比如安装sklearn，这是我之前写得文章，sklearn一些依赖库只能手动安装https://tianfeng.space/157.html

4. 移除包

conda remove numpy
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二丶VSCode安装配置

VSCode官网：https://code.visualstudio.com/Download#

·正常安装就行没什么讲究

VSCode 配置

1. 安装 Python 插件（打开界面点击左边扩展搜索）

2. 安装 Code Runner 插件
3. 安装chinese插件

解决中文乱码问题

1.如果是代码区无法打出中文显示*号，确定你下面编码是UTF-8，点击UTF-8换编码方式

2.输出中文乱码，修改json文件

“文件”–“首选项”–“设置”–搜索“code-runner.executorMap”

点击“在settings.json中编辑”

在“ “code-runner.executorMap”: ”下找到“python”，如下图所示

将“python”：冒号后面的改成"set PYTHONIOENCODING=utf8 && python -u",

注意语句中用英文双引号、英文冒号、语句最后要有英文逗号，否则会报错！

修改后contrl+s保存即可，重新运行 程序就可以正常输出中文

三丶安装CUDA

官网：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

如果不知道自己的驱动是多少，cuda版本是多少，可以打开cmd，输入nvidia-smi即可

或者：NVIDIA控制面板–帮助–组件

推荐安装CUDA11.5，支持向下兼容，最好先看一下自己pytorch安装指令搭配的CUDA版本，比如我是安装CUDA11.3+pytorch1.12.1，因为没有CUDA11.5+pytorch安装指令。

下载完直接点击安装，查看是否安装成功，cmd指令输入nvcc -V

四丶安装pytorch

官网：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

最新11.7所以去历史版本查找

安装方法：pip安装和conda安装（管理员模式运行）

创建新环境

conda create -n pytorch python=3.8
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记得添加源：没有,看上面conda添加国内源

清除缓存

conda clean -y all
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独门安装命令（建议先试试我这个，搞来搞去最后这个安装成功），最后不行试试官网的
第一种

conda install pytorch=1.12.1 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch -y
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第二种
如果使用其他conda指令国内源下载记得去除-c pytorch，他是指定官网下载

镜像地址 pytorch,torchvision,torchaudio

清华镜像
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
北京外国语大学镜像
https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
阿里巴巴镜像
http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
南京大学镜像
https://mirror.nju.edu.cn/pub/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
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用于创建环境镜像地址~cudatoolkit

清华镜像
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
北京外国语大学镜像
https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
阿里巴巴镜像
http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
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conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
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如果嫌慢，分开下，上面能下下来最好，

conda install  cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda install pytorch torchvision torchaudio -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
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第三种 pip安装

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
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如果嫌慢，第一个文件地址很大，可以复制他的路径（地址命令行有提示）用迅雷下载，然后pip install 文件地址（直接把文件对着命令窗口拖进来进行），

然后在执行

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
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安装matplotlib，numpy，panda

pip install matplotlib numpy panda -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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五丶运行环境配置

1.vscode配置（不配置显示找不到torch模块）

在两处path处都配置环境变量最下面三个环境变量

继续在之前vscode设置中文乱码地方修改为

"python": "F:\\anaconda3\\envs\\pytorch\\python.exe",
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只能使一个生效，我太捞了，大不了不用中文了，有大哥知道怎么弄，评论一下

如果配置完了vscode直接下载扩展jupyter，可以打开.ipynb文件。两种对比，网页版更舒服看起来，而且这种格式本来就是网页版，下面提供安装方式。

2.pycharm配置

FIle – setting – python interpret–选择python3.8（pytorch）

简单使用：右键debug运行（如果debug逐行读懂代码）

1.从if --name开始，打上第一个断点，运行到断点处会暂停运行，然后就可以不停打断点一点点运行，遇到不懂函数Ctrl点击函数会转到函数定义处，然后看函数怎么定义的，或者函数里面还有别的函数在Ctrl转，就跟二叉树一样从根上一点点读懂代码（在这if --name就是根），反正就是跟着代码的运行路径看代码，了解代码。

3.jupyter notebook配置

已安装jupyter有问题的从这开始 
jupyter kernelspec list 内核列表 
conda uninstall jupyter -y 卸载jupyter 
jupyter kernelspec remove pytorch 移除jupyter的pytorch内核 
conda install ipython jupyter -y 安装 
未安装jupyter从这开始 
base 切换到base环境 
conda install ipykernel
conda install jupyter 
conda install ipython pytorch 切换到pytorch环境 
conda install ipykernel 安装内核 
python -m ipykernel install --user --name pytorch --display-name pytorch 
                                           环境名                    内核名
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1.E盘新建Data文件（储存临时文件）

2.添加环境变量（TEMP和TMP改为如下）

3.管理员运行Anaconda prompt

jupyter notebook --generate-config
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根据显示路径找到你的jupyter_notebook_config.py文件地址

把这个文件拖入pycharm，文件对pycharm图标拖动（等几秒自动打开文件在pycharm）

用其他编辑方式也行，修改为

#  Default: ''
# c.NotebookApp.browser = ''
import webbrowser
webbrowser.register('msedge',None,webbrowser.GenericBrowser
(u'C:\\Program Files (x86)\\Microsoft\\Edge\\Application\\msedge.exe'))
c.NotebookApp.browser = 'msedge'
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保存退出，如果没安装jupyter notebook（安装最好都是管理员模式）

conda install jupyter notebook
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直接点jupyter图标自动打开网页（edge浏览器），如果不是删除%USERPROFILE%，一般不会

或者prompt打开输入jupyter notebook，如果要打开指定文件，dos指令切换到文件目录下（记得切换环境），输出jupyter notebook

六丶结束

​ 第一次完整安装，可以说把一些关键点都说出来了，你去搜索不一定有这么全，有些内容写得过于前面，但是为你后面安装pytorch做铺垫，如果你暂时不用pytorch，前面的内容够你用了，安装卸载管理基本一步到位了。

​ 麻烦点个赞，求求了，还有我的网站可以参考参考，里面我会上次很多资料，省去你查找时间，多花时间在学习上。