Anaconda中创建虚拟环境

安装Anaconda就没什么好说的，如果还没安装的可以去自行搜索教程，我安装的时候很顺利并没有遇到坑。

安装pytorch遇到的坑

一、使用默认源太慢，换清华源。
大部分教程的代码都是如下代码：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

但是在我下载的时候我发现会遇到问题，下载的很慢或者干脆直接下载失败，解决方法：将URL中的https改成http。即使用以下代码：

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

如果你已经导入了HTTPS格式的网址，那你可以在C:\Users\Administrator目录下的.condarc文件中手动修改。

二、torch.cuda.is_available()返回false
首先可能是你的cuda版本不兼容，但是一般如果你按照那种cuda的教程仔细比对了版本不会出现这个问题。我遇到这个错误，通过conda list仔细看了pytorch版本以后，发现我下载的pytorch居然是cpu版本，本来以为是清华源的问题，然后我去pytorch官网又下了一次，但是在官网选择GPU版本的还是会下载CPU版本，最后发现是conda install方式下载的pytorch才会出现这个问题，使用pip install即可顺利下载GPU版本。注意看最下面的命令是pip下载方式，复制运行即可。

图来源于：https://blog.csdn.net/weixin_40431584/article/details/105119633?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164723815316780261954658%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=164723815316780261954658&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_blogbaidu_landing_v2~default-4-105119633.nonecase&utm_term=pytorch+gpu%E5%AE%89%E8%A3%85&spm=1018.2226.3001.4450

安装TensorFlow遇到的坑

一、版本匹配
TensorFlow版本一定要和cuda和cudnn的版本完美匹配，不然就会出错。下图为部分匹配内容

图来源于：https://blog.csdn.net/LLABVIEW/article/details/120443834?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164723839416780271920742%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=164723839416780271920742&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_blogtop_click~default-1-120443834.nonecase&utm_term=tensorflow%E5%92%8Ccuda%E5%AF%B9%E5%BA%94%E7%89%88%E6%9C%AC&spm=1018.2226.3001.4450
二、nvcc -V显示非内部或外部命令
网上找的解决方法都是教我添加环境变量，我环境变量是无误的，也检查了cuda是否安装成功（可以去搜别的教程自行检查），如果你和我一样上面都排除过了还是不行，那么可能是因为你是通过离线安装的方式安装的cuda，我通过离线安装的cuda会缺少文件，比如nvcc文件，所以无论如何都是没办法运行这个命令的，解决方法是下个network安装方式的exe，在线重新安装一遍。
三、安装cuda空间内存不足
我想把cuda安装在c盘，但是提示我内存不足，在我准备安装去别的盘的时候我发现真正占空间很多的是按照cuda的临时文件，在点击cuda安装程序的时候，可以设置临时文件安装在别的盘，这样就不会占用太多c盘内存了。如图：

这个CUDA文件夹会在安装完cuda以后自动删除，所以不用担心。

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