? ? ? 最近刚刚接触这门新语言，在学长们的带领下有惊无险地装好了，
被迫写了一篇博客发表自己的感想。
安装步骤
一、python安装
首先进入python的官网：Python官网
?建议下载3.7版本，太高版本学长也不会（^__^）。
二、Pycharm
安装过程（略），点击安装包傻瓜式下载。
三、Anaconda
找到安装包
点击“Just Me”
勾上第一个?
?傻瓜安装即可。
然后打开Anaconda Prompt
显示如下画面
base即为安装的初始环境。
?由于之后要安装各种配置，因此要创建一个新的环境。
?接下来输入代码conda create -n? name（你想要创建的环境名字）python=3.7。（注意create后要空格再-n！）
????????????????????????显示下载了一堆东西后出现了我的第一个问题（y\n）
我以为自己已经下完了，结果发现并没有输入“yes”就一直卡在这一步。
输入conda activate name（环境名字） 即可激活环境。
激活完后，base就会变成name（环境名字）。
接下来可以给新环境添加国内镜像（非必要操作）：
输入conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/。(config后要有空格)
输入conda config --show channels即可看到加入的镜像。
四、cuda
打开英伟达的控制面板 帮助 - 系统信息 - 组件 - NVCUDA.DLL 查看你显卡驱动能支持的最高cuda版本。
找到相应版本的cuda安装包后无脑安装
?拖入迅雷后无脑安装。
会默认安装GeForce Experience，再GeForce Experience中更新显卡驱动。
点击我的电脑--控制面板--系统与安全--系统--更改设置--高级--环境变量--path--编辑
?
添加两个新路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v（cuda对应版本）
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v（同上）\lib\x64
五、Cudnn
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
注册账户进入即可下载。
六、pytorch
进入https://pytorch.org/get-started/locally/找到cuda1.8.0的pip复制粘贴后自己的anaconda环境中即可自动下载。
七、收尾
全部下载完后，在anaconda?prompt中输入python，然后输入import?torch，print(torch.cuda.is_available())返回True，说明cuda安装完毕。
输入from?torch.backends?import??cudnn，print(cudnn.is_available())。
返回True说明cudnn安装完毕。
（呼~~终于写完了）
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