虚拟环境配置Pytorch

为了快速配置相关环境，使用Anaconda的虚拟环境是最为简便的方法之一。以下记录配置中的关键要点，系统为Win10+Anaconda 2.1.4。

Anaconda环境配置

首先，需要检查Anaconda的环境设置：

1. 在Window系统环境变量中检查Anaconda的相关路径是否设置正确 ，具体路径如下：

C:\ProgramData\Anaconda3
C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts
C:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin
C:\ProgramData\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin
C:\ProgramData\Anaconda3\Library\usr\bin

3. 不同版本、不同自定义安装路径请根据实际路径进行修改和调整

创建新虚拟环境

1. 运行Windows 命令提示符或Anaconda Prompt
2. 输入conda create -n myenv python=3.9 pandas jupyter seaborn scikit-learn keras tensorflow并回车，等待命令运行完毕，即可获得名为myenv的虚拟环境，并同时安装好pandas、jupyter、seaborn、scikit-learn、keras、tensorflow这些库。
3. 完成后可使用conda env list查看当前已设置的虚拟环境。
4. Windows在使用命令提示符时，直接使用conda activate myenv可能会出现如下报错：

CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
To initialize your shell, run
$ conda init <SHELL_NAME>

Currently supported shells are:
  - bash
  - fish
  - tcsh
  - xonsh
  - zsh
  - powershell
See 'conda init --help' for more information and options.

IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.

5. 输入conda init cmd.exe并回车即可，完成后，须关闭命令提示符再重新打开，使用Anaconda Prompt的话无此问题。

Pytorch安装

1. 到Pytorch官网查看对应版本及命令：https://pytorch.org/get-started/locally/
2. 根据提示选择所需的版本，这里选择了Conda、Python、CUDA11.6，对应的安装命令为conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia，回车即可安装
3. 如果安装过程中Pytorch下载过慢或卡死，可以关闭后重新使用相同的命令安装
4. 也可以更换清华、华中、阿里的镜像源，例如清华镜像：
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/，完毕后可设置搜索时显示通道地址conda config --set show_channel_urls yes
5. 验证安装：在前述虚拟环境下，打开python，输入如下命令：

(myenv) C:\Windows\system32>python
Python 3.9.15 (main, Nov 24 2022, 14:39:17) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> print(torch.cuda.is_available())
True
>>>

返回为True即表示安装成功。