因为本人笔记本没有英伟达的显卡，因此不需要关注NVIDIA驱动安装与更新等问题。
Anaconda安装
打开网址，现在是2022年6月，对应的anaconda版本是支持python3.9。
我想下载支持Python3.7版本的Anaconda，可以打开网址，下载之前的版本。
?可以下载Anaconda3-5.3.0和Anaconda3-5.3.1，我选择的是Anaconda3-5.3.1。
?双击下载好的Anaconda安装包
????????just me是说只供当前用户使用。all user 是供使用这台电脑的所有用户使用，是权限问题。对空间影响不大。如果你的电脑上只有建了一个用户，all users和just me 的作用是一样的。所以点击just me就好了。
?????????然后点击next，当让你选择安装安装路径的时候，一定不要选择默认安装位置，因为默认位置是c盘，以后要在anaconda里面创建环境的时候会很占内存，最好在D盘中创建一个文件夹来放anaconda。
?????????我安装的时候勾选了第一个复选框，但是安装完成后在系统环境变量Path并没有找到，之后自己手动添加了环境变量
?查看环境变量是否配置成功
?安装过程中会出现安装VScode的界面，点skip即可
????????安装完成以后，按下开始键（win键）在左边就会出现anaconda3这个文件夹，可以发现anaconda已经安装好了。
?也可以在终端中输入python，查看是否有Python环境
接着输入conda --version 或 conda -V，查看是否有conda环境
出现Anaconda Navigator点开后?一直停留在?loading?applications 页面的情况：
?重新打开Anaconda navigator的时候，提示anaconda已经在运行
??????? 打开任务管理器，没有Anaconda的进程，无法结束进程，此时我们可以选择用CMD命令去结束进程。
????????在cmd窗口输入命令语句：tasklist | findstr “pythonw” （找到pythonw的PID，如：PID为8232，注意多个pythonw.exe都需要终止）
????????在cmd窗口输入命令语句：tskill 8232 或者 taskkill /pid 8232 /f
启动anaconda卡住不动的解决办法：
1.在anaconda安装目录下找到conda_api.py文件
2.打开conda_api.py文件，找到程序data = yaml.load(f)改为 data = yaml.safeload(f)
?
?至此，anaconda重新启动成功！
?conda更新失败
?Pytorch环境安装
?打开Anaconda的终端
?
执行如下的指令查看有哪些环境：conda env list
?可以看出来，新安装的Anaconda只有一个base环境。
?创建虚拟环境：conda create -n 环境名字（英文） python=x.x（python版本）
我创建了一个名字叫pytorch，python是3.7版本的环境。
conda create -n pytorch python=3.7
????????在base环境中执行如上的命令，就会创建一个新的虚拟环境，这个虚拟环境会安装一些基础的包。询问是否安装的时候，输入y。就可以创建环境了。?
????????安装好以后，执行conda env list命令，就可以看到比一开始多了一个pytorch这个环境。现在我们可以在这个环境里面安装深度学习框架和一些Python包了。
?
?? 执行如下命令，激活这个环境：conda activate 虚拟环境名称
?????? 安装pytorch-cup版的环境，由于pytorch的官网在国外，下载相关的环境包是比较慢的，所以我们给环境换源。在pytorch环境下执行如下的命名给环境换清华源。 最后按Enter键即可
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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/conda-forge/
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/bioconda/
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/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
????????运行成功后，会在C:\Users\YT_W下建立一个.condarc的文件，.condarc这个文件默认是没有的，添加镜像时自动建立的。因此也可以通过修改用户目录下的.condarc文件配置
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/???? 查看是否修改好通道
??
?
然后打开pytorch的官网，选择相应配置，然后将下面红色框中的内容复制下来，一定不要把后面的-c pytorch -c conda-forge也复制下来，因为这样运行就是还是在国外源下载，这样就会很慢。
conda?install?pytorch?torchvision?torchaudio?cpuonly
?这时候就开始下载环境所需要的依赖包了。
出现以下错误：
HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.
SSLError(MaxRetryError('HTTPSConnectionPool(host=\'mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn\', port=443): Max retries exceeded with url: /anaconda/pkgs/main/win-64/repodata.json (Caused by SSLError(SSLError("bad handshake: Error([(\'SSL routines\', \'ssl3_get_server_certificate\', \'certificate verify failed\')])")))'))可能是防火墙问题，使用命令
conda config --set ssl_verify false
又出现了以下问题：
?这个问题是说此包无法从当前取得让换一个渠道
The?environment?is?inconsistent,?please?check?the?package?plan?carefully?
?下载pytorch环境时出现上面这个问题，是因为在base环境下安装的，所以出现了环境不兼容的情况。需要建立新环境——激活环境——安装Pytorch
?pycharm安装
安装过程中将所有的复选框勾上
?? 打开pycharm，创建一个新的工程，来测试pytorch是否安装好。按如下两图创建一个工程（新工程好像必须要安装一个新的python插件），新的工程最好在D盘一个新的文件夹下，有的工程很大，C盘容易装满。
?选择我们在anaconda里面安装的环境，在界面的右下角
按照如图中的选项选择我们在anaconda中创建的深度学习环境，选择pytorch环境。
?此时刚刚的右下角已经有了我们刚刚选择的pytorch环境中的python了。
?出现以下提示，在设置中添加排除项即可
???? 我们在创建的工程里面创建一个python脚本，在脚本中运行如下代码：
import torch
x = torch.rand(5,5)
print(x)
print(torch.__version__)控制台有输出，说明pytorch安装成功