Anaconda建立pytorch虚拟环境

Anaconda建立新的虚拟环境，并安装pytorch。

最近开始学习Pytorch深度学习框架，由于安装某版本PyTorch库的过程中，会自动替换其所有依赖库(比如numpy等科学计算基础库)至相应匹配的版本。因此，自动换掉的基础库很有可能与其他高级库产生不匹配的冲突，导致原先功能无法正常使用，也就是原先的运行环境被污染了。为了避免这种污染的发生，最好新建一个环境，单独安装PyTorch及其依赖的所有库，互不干扰，避免毁坏原先辛辛苦苦配好的运行环境。

1. 打开Anaconda的Prompt
   
2. 创建新的环境

conda create -n 自己取个名字就好了 python=3.8

然后我就取名为pytorch了

conda create -n pytorch python=3.8

然后遇到错误，小场面啦。

UnavailableInvalidChannel: The channel is not accessible or is invalid.
  channel name: pypi/simple
  channel url: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
  error code: 404

You will need to adjust your conda configuration to proceed.
Use `conda config --show channels` to view your configuration's current state,
and use `conda config --show-sources` to view config file locations.

出现以下的原因就是你当前设定的镜像源已经不支持该包了，所以需要重新设定

• 解决办法：使用以下命令恢复默认源

conda config --remove-key channels

然后再次执行就可以了

conda create -n pytorch python=3.8

输入y即可

新的虚拟环境就安装成功了

3. 激活环境

activate pytorch

退出环境

deactivate pytorch

4. 安装Pytorch
然后就是安装Pytorch了，进入官网，选择install即可

https://pytorch.org/

我选择的CPU版本

然后再在pytorch的虚拟环境下运行代码即可：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

安装完成后，就可以运行一下程序了

import torch 
import torch vision

print(torch.__version__) # pytorch版本
print(torch.version.cuda) # cuda版本
print(torch.cuda.is_available()) # 查看cuda是否可用