最近要用Pytorch，需要在自己的电脑和公司的电脑上都安装一下。 自己的电脑用的是python自带的pip安装方法，用下载的whl文件很快装好了（whl文件网址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html）。遇到的问题主要是将pytorch安装在了base环境中，pycharm的虚拟环境还是没有。 ① 用之前的复制粘贴库的方法：此时base环境中的库已经很多了，不太方便直接复制粘贴我想要的库； ② pycharm中直接下载：不明原因一直出错。 关于这个问题，我的另一篇博文中pycharm虚拟环境安装numpy有提到。但是numpy还是比较简单，想来当时的处理方法还是不够妥当。 所以我干脆新建了project，用已经存在的base环境，简单粗暴地跑通程序（当然这不是长久之计）。关于pycharm虚拟环境的感受和理解，我在另一篇博文中会提到。 公司的电脑就麻烦多了。因为保密的原因，公司的网络代理会阻挡很多东西，下载网速也比较慢。比如我还想用pip install whl文件，就一直提示我版本不对应。但是我已经查过了pytorch和torvision的版本，是对应的。pip直接安装网速更是慢，所以我下载了Anaconda，然后不得不说conda真香。虽然中间也有各种网络问题。。。

目录如下：（一已经OK的小伙伴可以直接看二）

第一步，下载Anaconda

下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual 选择适合自己的版本： 然后就是next、I agree之类的按钮，中间要勾选对勾的时候需要注意一下，比如有添加环境变量、选择安装位置、如果没有编译器还会让你下载VScode等等，这些都按自己的需求来选择。

第二步，配置环境变量

把anaconda的安装目录的Scripts文件夹路径，添加到“控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH”。这个路径因人而异，比如我的是‘C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts’。如果你是默认地址下载的，那么位置应该和这个差不多。

我们如何看环境变量添加成功还是失败呢？你可以以管理员的身份运行cmd命令行，在里面输入conda --version，如果像下图一样出来了他的版本，那就说明成功了。

第三步，创建虚拟环境

一般做项目都要用虚拟环境的，我们可以先看一下现在conda都有哪些环境，用conda env list的命令，出现如下： 因为我之前创建了名字为‘model_simulation’的虚拟环境，所以这里显示有两个。如果你还没有创建虚拟环境，那么这里应该显示的只有base。后面那个星星就代表你现在所处的环境。

然后我们要创建自己做项目的虚拟环境，命令conda create -n virenv_name python=3.X，或者conda create --name virenv_name python=3.X（这种命令行，一般–英文全称=-首字母）。当然virenv_name就是这个虚拟环境的名字，后面的3.X就是python的版本号。比如我建立一个名字为my_env的虚拟环境，如下： 我们当然要输入y。完成之后你可以再conda env list看一下，应该就有刚刚新建的虚拟环境了。然后切换到这个虚拟环境中去，命令为activate env_name，然后你就会发现你的命令行前面多了一个括号，括号里是这个环境的名字。（博主在这里本来想做示范，创建一个名字为my_env的虚拟环境，但是中间又有不明原因报错了，所以先用我之前的环境model_simulation） PS: 中间有一部创建新的虚拟环境的时候可能一直报错（我之前有过这个问题），然后在GitHub上查到了解决方法，是DLL文件的缺失问题。如果有相同问题的小伙伴可以看看这个网站https://github.com/conda/conda/issues/9746

第四步，在虚拟环境中安装需要的包

新建的环境很干净，里面几乎没什么包，我们要自己下载。你可以conda list看看现在有哪些包，也可以python，进入python解释器，然后import numpy之类的，没有包的话会报错。那我们先退出来exit()，用conda安装包。命令为conda install 包的名字。成功之后再进python解释器中import，如果出现下面这种情况（即什么也没出现），就说明我们在这个虚拟环境中成功安装了numpy。 第五步，pycharm安装虚拟环境

pycharm创建新的project的时候，它会让你选择用什么环境。这个时候你要选择conda中我们刚刚创建的那个虚拟环境。或者对于以前的project，我们也可以在‘File-Settings…-Python Interpreter’中去选择conda环境。如下图： 点击齿轮，点击‘Add’。 点击‘conda environment’，在‘Location’中添加刚刚创建的虚拟环境的路径，下面的东西他都会帮你填好，我们只需要点击‘OK’就行了。这样pycharm中的环境就用conda配置好了。如果你要增加包conda install 包的名字或者卸载包conda uninstall 包的名字就可以之间以管理员身份进入命令行，然后activate 虚拟环境的名字再操作就可以了，很方便。 虚拟环境的配置是我认为conda比直接用下载的python方便的一个地方。

方法一： 去官方网站https://pytorch.org/ 选择你的系统、安装方式等等。下面的CUDA针对于GPU，要看看你的电脑有没有GPU需要看独立显卡，这个方法可以自行百度。博主没有GPU，所以选择以上配置。我们可以看到下面的‘Run this Command’后面有一串命令行，所以我们只需要在刚刚命令行的虚拟环境中粘贴上这句话就可以了。

看着是不是很简单？然而这个过程会很慢很慢，很可能中途终止掉。所以我们可以更改镜像源，比如用清华的镜像源，这个方法相信大家应该很熟悉了。 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 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ （想当初刚用Python这些都不懂，现在已经是很平常的事情了。所以多做多错，多错多懂！）

然后我们再输入之前的命令行，但要注意，把后面的-c pytorch去掉，因为他是指定下载源的，优先级会高于刚刚添加的清华镜像源，所以一定要去掉，否则他还是在尝试用方法的渠道下载pytorch。

如果你电脑连接的网络没有很保密，网速还可以，那么这次就可以成功了。（博主用公司电脑处处受限制，中间真的尝试了各种换代理，换源，用了一整天时间，心力交瘁。）

方法二： 用whl文件。网址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 这里值得注意的是pytorch和torchvision的版本要对应上了，当然你也要注意cp后面的数字代表python的版本（如果你创建虚拟环境是3.8，那么3.7的torch是安装不上的）、也要注意操作系统和位数，这个做过类似操作的小伙伴应该都比较熟悉了。

下载好之后，在命令行中（仍处于虚拟环境中）输入pip install whl文件的位置+whl文件的名称，然后就可以了。下面附上版本对应信息： 这里还有一个问题是，假如已经安装好了pytorch，但是torchvision没有安装，那么我怎么看已经有的pytorch的版本？那就是之前我们用过的conda list里面就可以看到，然后对应就行了。我下载的pytorch是1.7.1，torchvision是0.8.0。

注意： 方法一可以直接把两个都下载好，但是方法二是要分开下载的。

两个方法都可以，下载好之后，我们检查一下。那就还是python进入解释器，import torch没有错误，import torchvision没有错误，就算我们下载好了。就可以在这个虚拟环境下跑程序啦。

这中间报了太多错误，各种问题。总而言之还是网络问题吧，公司电脑因为保密，要麻烦很多。

跑程序的时候我还出了这个问题： 他说那个东西没有下载安装，那我们安装就好了。网址在后面也写了。下到哪里都可以，也不需要重启，直接关闭即可 然后再去跑程序就没问题了。

一个重要感受就是，多看报错信息，多看网络上其他人的经验贴。多搜多查多问，大不了全部重新开始。

小伙伴在具体实施的时候，可能还会遇到别的问题，多查多看报错信息，有问题可以交流。 人生苦短，我用Python~