一步到位：Anaconda快速配置PyTorch环境指南

本篇文章详细介绍了如何在Anaconda环境下配置PyTorch环境，特别是针对不使用GPU的情况。以下是关键步骤： 1. 安装Anaconda: 如果无需GPU支持，可以从Anaconda官方网站（<https://www.anaconda.com/products/distribution>）下载64位的Python 3.9版本，选择与你的系统兼容的Linux-x86_64版本。安装时，遵循安装脚本的指引，阅读并接受协议，将Anaconda安装到默认路径。 2. 安装过程: 使用终端或命令提示符进入下载目录，执行安装脚本进行安装。安装完成后，通过`conda -V`检查是否安装成功。 3. 配置环境变量: 在Windows上，可以通过Win+R键打开命令提示符，然后启动Anaconda Navigator以确认PyTorch环境的兼容性，例如通过Jupyter Notebook访问。 4. 创建虚拟环境: 使用Anaconda Prompt创建新的虚拟环境，例如命名为`my_pytorch`，指定Python版本3.9。使用`conda create -n my_pytorch python=3.9`创建，之后查看虚拟环境信息。 5. 下载依赖: 在虚拟环境中，可以先安装numpy（虽然PyTorch通常会自动包含），用`conda install numpy`命令。了解CUDA版本（例如，通过`nvidia-smi`命令），以便选择合适的PyTorch版本。对于没有GPU的用户，可以选择CPU版本，或者查看其他旧版本的PyTorch。 6. 添加镜像源: 由于官方下载速度较慢，可以添加清华源以加速下载。在非虚拟环境中使用`conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn`，然后回到虚拟环境并激活它。 7. 下载PyTorch: 在虚拟环境中，根据CUDA版本选择适当的PyTorch版本，官网链接为<https://pytorch.org/get-started/locally/>。如果CUDA版本不匹配，可能需要从历史版本库中寻找。 8. 测试环境: 通过`conda activate my_pytorch`激活虚拟环境，确保安装和配置正确的方法是启动Jupyter Notebook并尝试运行代码。 本文提供了详尽的步骤，包括如何安装Anaconda、配置环境变量、创建虚拟环境，以及在特定条件下选择和下载PyTorch。这对于希望在Anaconda中高效使用PyTorch且无需GPU支持的开发者来说是一份实用的指南。