Anaconda + PyCharm + PyTorch（GPU） + 虚拟环境
感谢 姜小敏 同学对我的支持、鼓励和鞭策！
默认你的电脑上已经装有 GPU ，如果没有 GPU ，可以正常的进行各种下载安装操作，但是最终结果会有所不同。
首先，进入 Anaconda 官网 ，单击 Download 按钮，稍微等待即可 下载 安装包。
下载好之后，双击打开安装包，进行一系列 安装 操作。
建议安装路径 全英文 ，并且一定要记住 安装地址 。
此处 不勾选 第二项，因此之后需要 人为配置 环境变量。
没啥用，不用勾选，就是跳出两个打广告的网站。
此时已经安装好 Anaconda ，接下来需要人为配置 环境变量 。
添加以下三个路径，路径基于刚才的自定义的 安装路径 。
以上就 完成了 Anaconda 的 安装 部分，可以将以下两个图标从 开始菜单 中拖拽到 桌面 上，方便后续使用。
首先，进入 PyCharm 官网 ，单击 Download 按钮 下载 安装包。
本人比较喜欢 Community 社区版 （因为它免费），点击 Download ，稍微等待即可下载。
下载完成后，双击打开安装包，进行 安装 操作。
自定义一个 安装路径 ，最好能做到 “见名知意” 。
无脑 全选 ，都用得到。
想 重启 电脑，就勾选 第一项 ，不想重启，就勾选第二项。（ 建议 大家也重启一下，就当休息了，我是重启着玩而已…）
准备工作已经完成了，接下来需要在 Anaconda 中新建一个只用于 PyTorch 的 虚拟环境 。
首先，双击打开 Anaconda Prompt 。
接下来要在 黑窗口 中进行操作。
先将 清华源 导入 Anaconda ，之后就可以 快速的 进行下载，命令行如下。
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
复制粘贴上面三行代码，并按下回车。
之后就可以创建一个 虚拟环境 了。虚拟环境名 和 python版本 可以自己修改（环境名建议 认真 取一个，不要难为未来的自己）。
命令： conda create -n 虚拟环境名 python=python版本
例如： conda create -n lzy_pytorch112_py39 python=3.9
输入命令之后，按下回车。
在出现一大段英文之后，输入字母 y ，再按下回车。
之后就是 等待 它自动安装虚拟环境所需要的东西。
之后，使用命令 激活 刚才创建的虚拟环境。
命令： conda activate 虚拟环境名
例如： conda activate lzy_pytorch112_py39
成功激活 虚拟环境之后，会出现这样的界面。
接下来进入 PyTorch 官网 。
下滑网页，找到 Previous versions of PyTorch （由于本人 不喜欢 使用最新的版本，因此安装之前的版本）。
通过 Ctrl + F 找到 （本人喜欢的） 版本。
复制 命令，并且 粘贴 到黑窗口中， 回车 执行。
命令： pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
（等待…永久的等待…耐心一点…它总会完成的…）
过了五百年，它完成了！接下来就不需要这个窗口了。
双击打开桌面上的 PyCharm 。
如你所见，英文的，我不喜欢，我要换成 中文 。
点击 Restart IDE 重启一下 PyCharm 。
终于，重启之后，熟悉的 中文 界面出来了。
接下来就是让 PyCharm 与 Anaconda 中的 虚拟环境 关联起来，点击 新建项目 。
项目的位置可以自己设置，然后 添加本地解释器 。
选择左侧的 Conda 环境，根据安装过程中， Conda 的存放地址，进而加载环境（左下角的那个红色文字，一会儿就不见了，就当看不见它）。
到目前为止出现了两个 现有环境 ，其中第一个环境是 base（基准） 环境，别动它！选择第二个 自己创建的虚拟环境 ，点击 确定 。
可以再 观察一下 先前配置的解释器 ，正是想要的效果，享受一瞬间的快乐，点击 创建 按钮。
进入项目之后，先什么都不要点，观察 下方 有一个 进度条 ，等待 PyCharm 加载完环境。
当进度条消失时，说明已经加载完成，输入以下代码进行 测试 。
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
输入完成之后，就是下面的样子。
右击代码中的任意 空白处 ，执行 这个文件。
最终结果如下，说明已经成功安装好 PyTorch ，可以开心的继续学习了。
如果电脑没有 GPU ，最终结果会显示 False 。
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