安装Anaconda，创建虚拟环境，导入第三方库，PyCharm连接虚拟环境教程

前言

1、当遇到论文代码需要的python和第三方库版本都不一致时，使用conda创建对应的虚拟环境，比手动安装节省很多的时间和精力，同时切换虚拟环境时也更方便。

2、安装Anaconda前，一定要注意电脑用户名（c盘上）是英文名，不然创造虚拟环境第一步就失败了。

如图，打开cmd能看到的用户名为Casimi_PC。

3、创建环境时3个小技巧

# 安装到一半后出错，使用下面代码把安装包缓存清楚，才可重新安装
conda clean --all

# 查看所有已安装虚拟环境
conda info --envs

# 删除某个虚拟环境
conda remove -n 环境名 --all

1、安装Anaconda

观看视频P1-Anaconda安装即可

https://www.bilibili.com/video/BV1ov41137Z8/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.-1&vd_source=79f32a209820f169508ffe8546b4106b

2、conda创建虚拟环境

命令行CMD输入

# 1、查看已有的虚拟环境
conda info --envs

# 2、conda创建虚拟环境
conda create -n 环境名 python==版本号

# 3、查看已有的虚拟环境
conda info --envs

# 4、激活虚拟环境
conda activate 环境名

# 安装pytorch11.3，且使用清华源
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple


# 安装numpy，且使用清华源
pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple


# 安装其他框架和库都是以下代码格式（末尾可空一行加上-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple，使用清华源）
pip install 包名or pip install 包名==版本 

3、检测是否安装成功

# 进入python模式，cmd输入
python

# 导入torch
import torch

#检测torch是否安装成功。返回True，即电脑支持cuda
torch.cuda.is_available()

#检查torch版本
print(torch.__version__)

#查看cuda版本
torch.version.cuda

4、Pycharm连接虚拟环境

前言

Pycharm创建新项目时，默认使用的python环境路径和上面步骤创建的虚拟环境不一样，需要切换到虚拟环境的python上。

如图，在新建的虚拟环境中，可以导入已安装的torch、numpy等。

torch.cuda.is_available()返回True，即该虚拟环境中可以使用torch。

但Pycharm中导入torch失败，既不存在torch。

步骤

1、打开Pycharm的File→settings (快捷键：ctrl+shift+s)

2、Project:项目名→Python Interpreter，如图，点Add...

3、

由于之前使用了conda创建了虚拟环境，所以选择第2个导入环境（Conda Environment）。

同理选择Existing environment，点击第3个红框处找到虚拟环境文件夹中的python.exe，点击OK即可。

下一行Conda executable:一般默认已填写哎，没有就找到Anaconda文件夹下Scripts文件下conda.exe

补充：我的Anaconda安装默认路径（C:\ProgramData\），通过conda创建的虚拟环境都保存在envs文件夹中（C:\ProgramData\env\）。这里我创建了名为torch_gpu，选择该文件夹中的python.exe即可。

4、

导入虚拟环境后，会发现Python Interpreter:使用了虚拟环境的python，且下方Package中显示了之前cmd中使用pip安装的numpy、torch等。成功

补充：以后多个虚拟环境切换时，直接在Python Interpreter:中切换各自虚拟环境的python即可，（前提是该虚拟环境已经走过这几个步骤）