1.python和包以及anaconda的概念关系
python == “工人” 包 == “工具” 环境 == “工具箱” anaconda == “放很多工具箱的大箱子”
python等于工人这个好理解，就是编程需要用python来实现对应功能，即工人完成某项工程。
包等于工具，就是工人完成工程的过程中要使用的工具。
环境等于工具箱，即一个环境中可以有多个工具，工人可以使用这个工具箱中的任意工具来工作。
anaconda就是一个集成了多个工具箱的大箱子，当需要A工具箱就切换到A环境，当需要B工具箱就切换到B环境。
例如：env1安装了pytorch1.10，env2安装了pytorch2.0。那么需要使用pytorch1.10的时候激活env1，需要使用pytorch2.0时激活env2即可，这样就不用每次配环境一个个包重新安装。
2.Anaconda安装
对Windows系统
Anaconda官网下载地址：https://www.anaconda.com/download 如果通过官网下载较慢的话，建议使用迅雷下载或通过以下镜像源进行下载 Anaconda镜像下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
选择对应操作系统的Anaconda安装包进行下载，然后根据提示进行Anaconda的安装。
对Linux系统
选择对应Linux版本的Anaconda，通过远程连接将安装包上传到服务器文件目录，cd到当前文件目录，使用sh + 文件名 命令进行conda安装。
安装后可以使用conda info 命令检查是否安装成功
conda安装完成后的其他设置
若安装结束后使用conda info没有conda信息则将conda的安装目录下的这几个文件加入环境变量
注意：这里将Anaconda3\Scripts加入环境变量后，在cmd窗口想激活对应虚拟环境直接使用activate myenv命令激活对应的环境即可
修改虚拟环境的安装路径 安装conda后会在C:\Users\你的用户名\ 文件夹下看到.condarc文件，这是conda的配置文件，在使用过程添加以下内容：show_channel_urls: true
envs_dirs:
- D:\anaconda3\envs
其中的D:\anaconda3\envs是用于存放后续创建的虚拟环境的路径。放在D盘是以免环境越来越多C盘撑不住。
3.Conda常用命令
环境管理
创建新环境:
conda create --name myenv: 创建一个名为 myenv 的新环境。conda create -n myenv python=3.8: 创建一个名为 myenv 的新环境并指定Python 版本。 激活和停用环境:
conda activate myenv: 激活名为 myenv 的环境。conda deactivate: 退出当前环境。 列出环境:
conda env list 或 conda info --envs: 列出所有可用的 Conda 环境。 删除环境:
conda env remove --name myenv: 删除名为 myenv 的环境。
包管理
安装包:
conda install numpy: 在当前活动环境中安装 NumPy 包。conda install numpy=1.15: 安装特定版本的 NumPy。 更新包:
conda update numpy: 更新 NumPy 包到最新版本。 卸载包:
conda remove numpy: 从当前环境中卸载 NumPy 包。 列出环境中的包:
conda list: 列出当前环境中安装的所有包。
其他常用命令
搜索包:
conda search numpy: 搜索可用的 NumPy 包版本。 保存和加载环境:
conda env export > environment.yml: 导出当前环境的配置到 environment.yml 文件。conda env create -f environment.yml: 根据 environment.yml 文件创建环境。 更新 Conda:
conda update conda: 更新 Conda 到最新版本。 查看 Conda 信息:
conda info: 显示 Conda 的信息，包括版本和安装路径。
4.安装pytorch
pytorch的安装较为复杂，建议是根据pytorch官网的安装命令进行安装： https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
需要注意的是，在github上有时找到一些老一点的项目，需要pytorch的版本低于1.10，这时需要的python版本最好是3.7及以下，不然无法安装成功
5.pycharm中设置conda环境
以下设置我是基于PyCharm 2023.2.3 (Professional Edition)版本
打开项目后以此点击 File->Settings->project->Python Interpreter，然后点击Add Interpreter -> Add Local Interpreter 然后选择找到刚才conda创建的环境下的python.exe文件，我这里以我创建的pytorch1.10环境为例 最后点击OK即可。 设置完成后可以在这里看到当前conda环境下已经安装的包和对应包的版本。 接下来就可以开始根据不同conda环境进行开发啦~
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