pytorch+win10(无GPU)+pycharm环境搭建

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一、简介
（1）Anaconda

Anaconda3下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
Anaconda是目前最流行的数据科学平台以及现代机器学习的基础。同时Anaconda 也是一个Python的发行版，专注于人工智能，天然适合科学计算，数据分析和机器学习，其包管理器是conda。
Anaconda distribution 是世界上最流行的Python/R数据科学平台，是在一台机器上开发、测试、训练的工业标准。Anaconda distribution能够使每个数据科学家快速的下载1500+Python/R数据科学包，能够使用Conda管理库和依赖项以及环境，能够用scikitlearn/Tensorflow/Theano开发和训练机器学习和深度学习模型，能够用Dask/Numpy/Pandas/Numba分析可伸缩性和性能的数据，能够用Matplotlib/Bokeh/Datashader/Holoviews可视化结果。
(2) Pytorch
Pytorch官网
Pythorch是一个开源的机器学习框架，它加速了从原型到产品的过程。
（3）Pycharm

Pycharm下载地址
二、Anaconda
（1）安装Anaconda
下载Anaconda3后运行出现下图：

点击“next”，进入下一步：

点击“I Agree”，进入下一步选择安装路径：

点击“Next”，进入下一步高级选项然后勾选第二项：

点击“Install”,进入安装界面：

点击“Next”,进入下面提示界面：

点击“Next”，进入下一步点击“Finish”即可。

（2）验证Anaconda是否安装成功
在开始菜单找到Anaconda Prompt输入：“conda list”出现下图即安装成功。

（3）创建Python环境
在Anaconda Prompt中输入：“conda create -n pytorch python=3.7”。如下图：

-n:即name表示环境名称,本次命名为pytorch。
python:选择Python的版本号，本次为3.7版本。
按回车后出现下图：

输入“y”按回车，出现下图说明安装成功。

激活创建的环境，输入：“conda activate pytorch”回车。如下图：

三、Pytorch
（1）复制安装命令
进入Pytorch官网，进入下面界面：

Pytorch Build:选择稳定版本
系统选择：根据自己电脑系统选择
Package:选择Conda安装
语言选择：Python3.7(根据自己实际情况选择)
Cuda:根据显卡是否为Nvidia显卡以及是否支持cuda加速及显卡驱动的版本选择，我的笔记本不支持cuda所以选择“None”
Run this Command:复制该条目的内容

（2）在Anaconda Prompt执行安装命令
在Anaconda Prompt中选择创建的python环境，然后粘贴上一步复制的内容。如下图：

回车后出现下图：

输入“y”,按回车，出现下图：

上图显示有一个包没有下载完整，重复上一步的粘贴命令，直到全部包安装成功。如下图：

（3）验证安装是否成功
在Anaconda Prompt中选择创建的python环境，输入：“python”,然后回车。接着输入：“torch”,然后回车。最后输入：“torch.cuda.is_available()”出现下图表明安装成功。

四、Pycharm
（1）安装Pycharm
下载Pycharm运行出现下面界面：

点击“Next”，进入下一步选择安装目录：

点击“next”,进入下一步勾选最后一个选项

点击“Next”，进入下一步

点击“Install”，完成安装

（2）配置Pycharm环境
首次打开Pycharm，需要选择配置，选择第二项然后点击“OK”，如下图：

勾选对话框，点击“Continue”，见下图：

选择界面风格，根据个人喜好选择,见下图：

选择“Skip Remaining and Set Defaults”跳过其余的设置，见下图：

点击“Creaate New Project”创建新工程，见下图：

进入创建工程选项。
Location：选择存放工程的目录

勾选现有的解释器选项，在解释器右边点击进入下图。

选择Conda Environment,在Interpreter中选择在Anaconda创建的环境中的Python.exe解释器见下图，点击“OK”。

回到下图然后点击“Create”：

进入到Pycharm主程序界面，如下图：

在左下角点击“Python Console”进入Python控制台，输入“ import torch ”,没有错误输出表明配置成功。如下图：

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