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本次环境搭建所需安装的有：Miniconda、CUDA、cuDNN、torch、torchvision、pycharm
首要Q&A：
Q：pytorch是什么，与python什么关系？
A：pytorch（前版本为torch）均是一个机器学习库，面向数据计算的GPU加速库；而python是一个完备的语言库，所以其实pytorch是torch的python版本，编写语言格式为python语法格式。PS：一般在python的语义下，在初学时候，可在语义上将 pytorch == torch 。
Q：保存文件注意事项？
A：所有的文件保存地址，路径上都不建议含有中文字符，最后所有文件夹命名也最好避免用中文字符命名 。
一、Anaconda（Miniconda）安装
Miniconda是Anaconda的轻装版本，主要包含 conda、Python、 pip、zlib 等。两者安装上基本没有任何差别，本处我安装的是Miniconda。
1、下载
Miniconda官方下载地址
https://conda.io/en/latest/miniconda.html
此处针对Win64版本
同时附上Anaconda的下载地址：
https://www.anaconda.com/products/distribution#Downloads
2、安装
下载后点击安装，一直Next即可，不建议安装到C盘，可安装到其他盘，新建文件夹时名称避免中文（对于所有与语言环境相关的文件夹命名，都不建议含有中文，避免出现些玄学错误）。
二、环境初创建
创建一个专用于pytorch的环境，方便以后若使用其他框架，直接再另外创建一个环境即可。最后依据程序需要那种框架，在pycharm里面设置切换即可。
创建环境，便是使用Anaconda（Miniconda）来创建。
1、安装好后，点击【开始】菜单——点击Anaconda Prompt（Miniconda）如图所示，即可打开Miniconda
2、打开后，首先查看自己的python版本，在命令行输入以下命令，并敲回车：
python
看到我的python版本为3.9
3、参照官网安装pytorch https://pytorch.org/get-started/locally/
#CPU版本安装
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
#GPU版本安装（GPU需要NVIDIA显卡硬件支持，请确保显卡支持cuda,具体型号可查询官网：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
4.1、依赖库安装（pip install pandas matplotlib notebook）
pandas： 数据分析库，比如表格等结构性数据，数据分析、处理预处理；
matplotlib: 绘图库，模型训练绘图；
notebook：基于web的开发环境库；
5 、验证 pytorch 是否安装成功
#1. 打开miniconda控制台，打开jupyter notebook
jupyter notebook
#2. 导入 torch 和 cuda，如果不报错测证明安装成功
import torch
torch.cuda.is_available() #如果返回 true，则OK
6 、anaconda安装
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cpuonly -c pytorch（注意：没有-c pytorch）
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