代码收藏家 python、anaconda、jupyter notebook、pytorch超全安装教程
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国内镜像源——提高下载速度神器
8个国内镜像源
镜像源使用方式
Windows下安装python
pytorch安装
gpu版本安装
cpu版本安装
Jupyter Notebook安装
开始学习python机器学习，所以需要安装相关的开发环境，根据自己的学习整理成笔记分享给大家，因为本人安装软件容易掉坑。安装的流程还是比较详细的，当然也可以之前去看大部分人推荐的小土堆博主的视频。
在介绍软件安装的流程前，先介绍一个提速神器——国内镜像源，可以节约大家安装软件的时间。
国内镜像源——提高下载速度神器
众所周知，在没有配置第三方库的时候，使用pip或者conda安装包的时候，会直接指向Python官网，由于服务器在国外，下载速度会很慢，因此，大多数情况下会选择国内的镜像源网址来提升安装第三方库的速度。
8个国内镜像源
以下是中国常见的pip镜像源，按照完全度和下载速度排序，需要注意的是，镜像源的完全度和速度可能因地域和时间而异，建议根据自己的实际情况选择合适的镜像源。
清华大学（完全度和速度都很好，是一个优秀的pip镜像源）
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云（完全度和速度也很好，是一个不错的选择）
https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/网易（速度比较快，但是完全度有限）
https://mirrors.163.com/pypi/simple/ 豆瓣（速度较快，但是完全度也有限）
https://pypi.douban.com/simple/ 百度云（速度较快，但是完全度也有限）
https://mirror.baidu.com/pypi/simple/中科大（速度较快，但完全度不如前面几个镜像源）
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/华为云（完全度和速度均中等）
https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/腾讯云（速度一般，完全度也一般）
https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/镜像源使用方式
通过命令行使用
适用于windows、linux、macOS等多种操作系统，方式一样
直接在安装包的命令后面加 -i pip源网址，如：
pip install torch==1.8.1 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/Windows下安装python
python安装部分的内容参考 Python安装教程（全平台保姆级教学） – 知乎博客。此外，建议使用anaconda这个全家桶，如果安装anaconda的话，里面有自带的python、jupyter notebook等，可以直接使用，就不用额外安装了。如果已经安装好了python，也没有关系，不影响使用。【我是安装好python才知道的，呜呜呜】
1. 下载Python安装程序
访问Python官方网站，点击Downloads，选择适合自己系统版本的安装包
2.运行安装程序
下载完成后，运行下载的安装程序。根据您的操作系统，可能需要管理员权限才能安装Python。
注：右击以管理员运行
3. 选择安装选项
在安装向导中，您可以选择不同的安装选项。以下是常见的选项：
4. 配置安装设置
如果选择了"Customize Installation"选项，则可以在此步骤中配置Python的安装设置。根据您的需求进行配置，并单击"Next"继续。
5. 安装Python
单击"Install"按钮开始安装Python。安装过程可能需要一些时间，请耐心等待直到安装完成。
6. 完成安装
安装完成后，您将看到一个安装完成的消息。确保选中"Add Python to PATH"选项，这将使您能够在命令行中直接运行Python。然后，单击"Close"完成安装。
7. 验证安装
打开命令行界面（Windows用户可以使用命令提示符，Mac和Linux用户可以使用终端），输入以下命令来验证Python是否成功安装：
python --version如果安装成功，将显示Python的版本号。
8. 升级pip（可选）
pip是Python的包管理工具，用于安装和管理第三方库。如果您的Python版本附带了旧版本的pip，可以使用以下命令升级到最新版本：
python -m pip install --upgrade pip
9. 完成
现在，您已经成功安装了最新版本的Python！您可以开始编写和运行Python代码了。
pytorch安装
pytorch有两个版本，cup版和gpu版，据我了解：两个版本的功能基本上是一样的，只不过gpu版本的会快一点【安装包都大了很多】。所以在安装前，需要确定自己安装的是什么版本，需要确认自己的电脑是否有独显支持gpu版本，没有的话只能使用gpu版本。
gpu版本安装
打开pytorch官网Start Locally | PyTorch并选择自己要下载的版本：
linux建议选择pip,windows建议选择Conda。
然后复制最后一行命令到下方控制台运行:
注意：必须执行官网复制过来的命令，否则后面会出错。
记录我在这里踩的一个坑：为了提高下载速度，我使用pip指令下载并在后面加了清华的镜像源来提高速度。后面检查时发现这样下载的pytorch是cpu版本的，（torch.cuda.is_available()指令返回值为false，安装正确的话返回值是true）而我们需要的是gpu版本的。此时只能卸载重新安装。同时注意只有有独显【独立显卡】的电脑才能返回true的结果哦，大家记得检查自己的电脑是否有独显！
卸载指令
conda uninstall pytorch查看是否安装成功以及安装的版本和路径
# pytorch
>>> import torch
>>> torch.__version__
'1.7.1'
>>> torch.__path__
['/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch']这里建议再运行下面指令看一下安装是否正确
torch.cuda.is_available()返回值是true说明才是对的哦！
cpu版本安装
这里的安装参考cpu版的Pytorch环境配置_cpu版本pytorch-CSDN博客该篇博客，我通过下面的步骤是可以成功安装和使用的。【本来打算安装作者的流程用自己安装过程的照片的，但是我过程中不小心退出去了，所以过程都没有，就直接使用原博主的照片来记录流程了】
（一）用清华源安装，先装清华源
说明：使用清华源，主要是为了提高安装的速度。因为不是pip指令，所以不能直接在后面 -i 国内源名称 的方式进行使用。
1、打开Anaconda Prompt ，输入指令
conda config --set show_channel_urls yes2、指令输入以后，在本地目录用户名的文件夹下C:\Users\用户名，产生 .condarc，用记事本打开：然后讲下面内容保存到 .condarc 文件里面即可。
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud（二）新建pytorch1环境
1、打开Anaconda Prompt输入指令，新建了一个pytorch环境，pytorch1为环境的名称，这里可以自己取，是在python=3.8下的【这里可以选择自己已有的python的版本】。弹出提示，输入y，进行安装。
conda create -n pytorch1 python=3.82、输入conda info –envs
可看到 conda 环境中，有新建的 pytorch 环境（我的是pytorch1环境），右边的 * 号表示，当前你处于哪个环境。
3、输入conda activate pytorch1 进入刚刚新建的pytorch1环境
（三）在刚刚新建的的pytorch1下安装cpu版的pytorch
1、官网：Start Locally | PyTorch
2、复制conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch到命令行
四、pycharm新建项目，并选择上刚刚新建的python编辑器环境pytorch1
1、打开pycharm，新建项目
2、点击File-setting-Project：pythonProject-Python Interpreter
pycharm是可以与anaconda配套使用的。在pycharm中选择new project的时候，可以选择使用哪一个anaconda的环境。
Add Interpreter—conda environment—浏览Scripts\conda.exe
五、查看
Jupyter Notebook安装
建议安装Anaconda,安装完成后就会有下列的东西，Jupyter Notebook就在其中，打开就可以使用。当然，也可以使用命令行进行安装，安装时记得在最后加国内镜像源，速度会快很多。注意：使用命令行安装很容易出现pyzmq和Jupyter Notebook版本不适配问题，导致使用时输入的代码颜色和输出格式存在问题。所以还是建议使用Anaconda,省事省心。【草考博主小土堆的视屏教程学习】
自己安装流程如下。
1）打开cmd：同时按下win+R，或者桌面左下角
输入cmd，进入DOS操作系统。
2）在操作界面输入：pip install jupyter notebook，按回车运行。
注意使用国内的镜像源，速度会快很多，也可以自己对比试试。
等待安装成功。
3）设置jupyter notebook
在jupyter notebook安装成功后，在操作界面输入jupyter notebook，按回车运行。就可以直接打开jupyter notebook。
打开jupyter notebook后直接打开了浏览器，并且出现如下界面
如果打不开可以参考Jupyter notebook的安装教程 – 知乎博主的解决办法。
然后就可以创建文件运行啦，选择Python3
出现如下界面：
在框中输入代码即可，如图
按下Ctrl+回车就可以运行代码，或者直接点击菜单栏中的运行。会出现如下结果
没有出现运行结果界面，而是出现了一个新的框框。并且仔细观察会发现，代码颜色和编译器里面代码颜色不一样。那么如何解决这个问题呢。
关闭浏览器，在cmd中按Ctrl+c两次，退出jupyter。
在cmd界面中输入pip uninstall pyzmq，（出现运行代码没有结果，是因为pyzmq的版本过高。因此需要卸载pyzmq重新安装一个更低版本的pyzmq）
卸载pyzmq成功后，输入pip install pyzmq==19.0.2
安装成功即可解决这个问题。如果出现pyzmq安装失败，有可能是因为所安装的python版本太高，例如安装了python3.10.x系列。建议安装3.7.x或者3.8.x系列。
现在安装好后还存在一个问题，就是jupyter Notebook默认安装在base环境中,但是该环境没有pytorch，所以无法使用。
上述问题有两种解决方法：
1）在base环境中安装一个pytorch
2) 在pytorch环境中安装jupyter
选择第二种方式。
操作步骤：
1）打开进入conda命令行
2）进入到pytorch环境
conda active pytorch3）下载相关的包
conda install nb_conda我参考的教程是运行上面的代码进行安装，但是我的会报错，我也不知道这是为啥，所以我是直接使用安装命令进行安装的，代码如下：
conda install jupyter notebook4)安装结束后输入jupyter Notebook，就会打开jupyter,此时jupyter和pytorch就可以同时使用啦。
作者：小小程序媛(*^▽^*)
