使用miniconda配置python环境

下载miniconda

下载完成后记得将 miniconda 添加进环境变量。

之后在终端中输入 conda --version。

如果终端中显示出 conda 版本号则为成功。

初始化 conda

在 powershell 输入 Get-ExecutionPolicy 。

如果显示 Restricted 或者 AllSigned 请接着在终端中输入 Set-ExecutionPolicy RemoteSigned 或者 Set-ExecutionPolicy Unrestricted 。

再次输入 Get-ExecutionPolicy 查看是否修改成功脚本执行策略。

接下来输入 conda init 。

为了加快下载速度和稳定性我们可以换成国内源（以下为清华源）。

在终端中输入：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
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/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
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 --set show_channel_urls yes
conda config --show

至此，你的 conda 初始化完毕。

ps：如果直接用 cmd 就不需要关心执行策略，直接输入 conda init 即可。恢复默认源需要在终端中键入 conda config --remove-key channels 。

创建 python 环境

打开终端，输入 conda create -n env_name python=3.12 （记得按提示输入 y ），这里的 env_name 是你的环境名称， 3.12 是你的 python 版本号，请根据个人需求自行更改。

接下来输入 conda activate env_name ，这时候你的终端最新一行前会出现 (env_name) ，代表已激活环境。

安装 pytorch 丐版

激活环境后，在终端中输入 conda install pytorch ，一路 y 后，敬请等待。

下载完成后输入 conda list 可以看到 torch 已安装完毕。

ps：下载像 pytorch 这样大型库建议使用 conda install ，其它情况则建议用 pip install。而且请注意不要经常混用 conda install 和 pip install 。

安装 GPU 版本 pytorch

我们需要先访问 pytorch 官网 。

通过官方网站然后按照个人需求构建配置命令。

在此之前我们需要在终端中输入 nvidia-smi 找到本机 CUDA 版本。

例如我的 CUDA 版本为 12.3 ，这里建议选择最接近的 CUDA 版本。

所以我的配置命令为 conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia 。

之后等待下载完成即可（建议挂 VPN ，国内下载有点慢）。

下载完成后，如果嫌缓存占内存太大可以使用 conda clean --all 清除下载缓存。