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一.Pycharm的操作11.配置python创建文件21.1.使用系统本地解释器32.已有文件配置解释器72.1.直接选择已存在的解释器82.2.重新配置解释器103.Pycharm的一些操作15二.Pycharm配置Anaconda201.配置anaconda创建文件202. 已有文件配置虚拟环境233.Anaconda的一些操作25三.Pycharm使用Anconda配置pytorch281.下载nvidia282.下载cuda283.下载cudnn304.配置pytorch311.确定python版本313.创建虚拟环境314.激活虚拟环境31

一.Pycharm的操作

我们需要先下载python，pycharm，anaconda这三个软件。Python下载可以到官网进行下载（https://www.python.org/）或者我们可以参考一些教程Csdn，GitHub。pycharm同样下载（https://www.jetbrains.com/pycharm/download/?section=windows）。anacodna同样下载（https://www.anaconda.com/）如下的说明都是基于最新的版本进行操作的。

判断python是否安装成功，虚拟环境是否配置成功，我们可以直接使用win+r -- 进行终端 -- 输入 python

判断anaconda是否安装成功，虚拟环境是否配置成功，我们可以直接使用win+r -- 进入终端 -- 输入 conda

anaconda和pip的区别：

1. conda可以管理python包和其他包；pip只能管理python包。
2. conda自己可以用来创建环境（conda环境）；pip不能，需要依赖virtualenv之类的。
3. conda安装的包为安装包自带的；pip安装的包是wheel和一些少数包。
4. conda安装的包会统一下载到一个目录文件中，当环境B需要下载的包，之前其他环境安装过，就只需要把之间下载的文件复制到环境B中，下载一次多次安装。pip是直接下载到对应环境中。
5. conda只能在conda管理的环境中使用，例如比如conda所创建的虚环境中使用。pip可以在任何环境中使用，在conda创建的环境 中使用pip命令，需要先安装pip（conda install pip ），然后可以环境A 中使用pip 。conda 安装的包，pip可以卸载，但不能卸载依赖包，pip安装的包，只能用pip 卸载。

若使用python系统解释器，下载的包将安装到python3.11/site-packages中；若使用虚拟环境下解

释器，下载的包安装到envs/Scripts中；若使用anaconda目录下解释器，下载的包将安装到 anacodna3/pkgs。

1.配置python创建文件

建议使用虚拟环境下的解释器，这样子我们可以将每一个项目进行分开，相互独立，互相不影响。

1.1.使用系统本地解释器

我们系统本身已经下载好了python，我们可以直接使用系统解释器（Python文件夹中的python.exe) 使用系统本地解释器，下载包到Python311\Lib\site-packages中 python解释器如图：

①New Project

②选择本地解释器，并选择Create

③鼠标右击Test -- New -- Python File

④输入文件名 -- 按Enter回车键 -- 在test.py文件中输入 -- 终端显示正常则证明文件创建成功

1.2.使用虚拟环境

我们可以创建虚拟环境，项目文件夹中就会多一个venv文件夹，用来存储虚拟环境。

我们在虚拟环境中下载安装的包会下载到venv\Lib\site-packages python解释器如图：

①New Project

Inherit global site-packages : 继承全局网站包，创建的新项目需要复制一份全局包到虚拟环境中。勾选这个，可以使用Base Interpreter的所有包（可以使用全局包，即本地Python的site-packages目录中的类库）；不勾选的话与外界无关（在Base Interpreter的基础上创建一个新的虚拟环境）

Make available to all projects : 可用于所有项目，表示其他项目也可以使用这个虚拟环境 。勾选这个的话，可以将此项目的虚拟环境给其他项目选择使用（可以使用文件夹下envs中的包）。

②填入Location，选择New environment using -- Base interpreter -- Inherit global to all projects -- create

③鼠标右击Test -- New -- Python File

④输入文件名 -- 按Enter回车键 -- 在 .py文件中输入 -- 终端显示正常则证明文件创建成功

2.已有文件配置解释器

当我们已经有python文件，我们需要使用pycharm将它打开，并允许代码。此时我们需要配置解释器。

这里的New environment特别的重要，我们需要合理的配置环境，使用IDE(Pycharm）

若出现：path is empty（Environment location directory is not empty），此时文件夹中已经存在 envs文件，无需重新配置解释器，我们直接选择就行（即选择Existing Virtualenv Environment）。若

我们需要重新配置解释器（即选择New Virtualenv Environment），我们就需要删除文件夹中的envs文件，并进行一些检查操作。

2.1.直接选择已存在的解释器

我们即可以选择虚拟环境下（venv）的解释器（Virtualenv Environment），我们也可以选择系统解释器（System Interpreter）

可以将第四个符号点灭，可以显示所有的解释器：

选择系统解释器：

安装的包将安装到：Python311\Lib\site-packages 我们直接选择python文件夹下的python.exe解释器 -- Apply -- OK

测试：

选择虚拟环境解释器:

安装的包将安装到：venv\Lib\site-packages 我们直接选择venv文件夹下的python.exe解释器 -- Apply -- OK

测试：

2.2.重新配置解释器

当我们无法直接选择已存在的解释器（无法查找到已存在的解释器），或者我们想要使用新的解释器，我们可以进行下面的操作。

我们同样分为系统解释器和虚拟环境下的解释器

配置系统解释器：安装的包在：Python311\Lib\site-packages

Sytem Interpreter -- 选择python文件夹中的python.exe

测试：

配置虚拟环境下的解释器：

安装的包安装到：venv\Lib\site-packages

我们未在Python Interpreter 处查找到解释器，我们可以选择已存在的虚拟环境，我们也可以选择新的虚拟环境

Add Interpreter -- Add Local Interpreter

已存在的虚拟环境：

Virtualenv Environment -- Existing -- 查找到解释器 -- OK

1. 若project因为文件路径修改后，导致解释器未配置，上述方法可能不适用（会出现Invalid Python
   SDK报错），系统无法寻找到我们的python文件，我们需要进行文件操作。（若未出现问题可以跳过）

1. 关闭pycharm
2. 前往python解释器所在目录，将python.exe和pythonw.exe进行复制

1. 前往envs所在目录，将所复制的python.exe和pythonw.exe进行粘贴，并选择替换目标中的文件

1. 重新打开pycharm，并重新进行操作

新的虚拟环境：

①我们需要前往所编写python文件的文件夹中，删除文件夹中的envs文件，并进行一些检查操作

②删除完后，Add Inerpreter -- Add Local Interpreter -- Virtualenv Environment -- New -- Apply --

OK

Add Inerpreter -- Add Local Interpreter

我们的解释器将在虚拟环境下

Virtualenv Environment -- New -- OK -- Apply -- OK

③测试是否成功配置解释器

3.Pycharm的一些操作

3.1.专业版激活

①打开软件，我们进入如下界面

②点击Log In to JetBrains Account

③按要求输入学生邮箱（需去学校相应的网站申请学生邮箱，一般以http://edu.cn结尾），姓名，并勾选相应的选项。去学生邮箱进行相应的确认，按邮箱中的信息操作。

④之后，我们就可以点击Activate进行激活了 -- Continue（激活操作必须在专业版上面进行，一年需要进行一次）

3.2.一些好用的插件下载

File -- Settings -- Plugins

①Material Theme UI Plugin

（Gerry Oceanic）

②IdeaVim

③Rainbow Brackets

④Translation

⑤statistic

⑥CodeGlance

3.3.设置脚本开头

①File--Settings

②Editor -- File and Code Templates -- Python Script -- 内容 -- Enable Live Templates -- Apply --

OK

# @coding : uft-8 # 编码

# @Time : ${DATE} ${TIME} # 具体时间

# @Author : # 作者

# @File : ${NAME}.py # 文件名

# @Software : ${PRODUCT_NAME} # IDE名

# @Project : ${PROJECT_NAME} # 工程名

# @Function : # 作用

3.4.设置字体大小

①File -- Settings -- Keymap -- 输入font -- Add Mouse Shortcut -- Apply -- OK

②Keymap -- 输入font -- Add Mouse Shortcut -- Apply -- OK

3.5.配置镜像源

清华源：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

3.6.取消改写模式

点击上方的tools，并取消vim，实现关闭改写模式

二.Pycharm配置Anaconda

我们首先需要下载anaconda，我们这里依然是官网（https://www.anaconda.com/）。anaconda内部含有很多封装好的包，我们只需要下载并调用它们，就可以很容易实现一些功能。

1.配置anaconda创建文件

配置anaconda基本上与前面的相同,但是不建议在pycharm创建新的conda 虚拟环境（建议使用 anacodna或者prompt进行创建）本质上都是使用anaconda目录下的python.exe解释器，直接选择anacodna虚拟环境下解释器 python解释器如图：

（关闭后重启图标会改变，名称可以自己选择修改)

安装的包将安装到：anaconda3/pkgs

①选择Previously configured interpreter -- Add Interpreter -- Create

选择System Interpreter

或者我们可以选择Conda Environment -- Use existing environment

甚至我们还可以选择Virtalenv Environment -- Existing

②鼠标右击Test -- New -- Python File

③输入文件名 -- 按Enter回车键 -- 在 .py文件中输入 -- 终端显示正常则证明文件创建成功

2. 已有文件配置虚拟环境

直接选择已存在的anaconda虚拟环境下解释器

安装的包安装到：anaconda3/envs/current_env/python3.11/site_packages

选择anacodna文件夹下的python.exe解释器

若未查找到anacodna文件夹下的python.exe解释器，我们将进行如下操作：

找到Virtualenv Environment -- Existing -- 选择anacodna文件夹下的python.exe

或者找到Conda Environment -- Use exisiting environment -- 选择anaconda文件夹下的python.exe

甚至可以选择System Interpreter

3.Anaconda的一些操作

配置镜像源

在Anaconda prompt中操作：

然后测试是否配置成功：

激活一个虚拟环境

激活一个虚拟环境后，我们的操作都会进入到虚拟环境当中。若我们只输入activate，我们将进入base虚拟环境（缺省即默认）当中。

在虚拟环境中安装包通过-i 表示路径（使用镜像源安装包）

Conda install 包名称 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple（清华镜像） pip install 包名称 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple（清华镜像）若为anaconda虚拟环境下，建议使用conda install

conda install xxx：这种方式安装的库都会放在anaconda3/pkgs目录下，这样的好处就是，当在某个环境下已经下载好了某个库，再在另一个环境中还需要这个库时，就可以直接从pkgs目录下将该库复制至新环境而不用重复下载。

pip install xxx：分两种情况，一种情况就是当前conda环境的python是conda安装的，和系统的不一样，那么xxx会被安装到anaconda3/envs/current_env/lib/python3.x/site-packages文件夹中，如果当前conda环境用的是系统的python，那么xxx会通常会被安装到~/.local/lib/python3.x/sitepackages文件夹中

三.Pycharm使用Anconda配置pytorch

1.下载nvidia

①我们首先需要检查我们的nvidia，下载更新nvidia。

②在anaconda prompt指令页面下，输入nvidia-smi，查看显卡的相关消息。

NVIDIA官网：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

2.下载cuda

根据nvidia-smi 我们可以知道我们所需要的CUDA版本，我们下载的CUDA版本不应该超过11.8（CUDA

Version）

CUDA官网：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

CUDA版本

测试：

3.下载cudnn

CUDNN网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

cuDNN版本将下载的文件解压并复制到NVIDIA Computing Tooklit \CUDA\v11.8中

测试：

在NVIDIA GPU Computing Tooklit\CUDA\v11.8\extras\demo_suite中找到deviceQuery.exe和 bandwidthTest.exe并运行

4.配置pytorch

1.确定python版本

win+r，输入cmd。在cmd中输入python（3.11）

2.使用anconda promt

3.创建虚拟环境

如何就开始飞快地创建虚拟环境了

4.激活虚拟环境

激活虚拟环境后，我们直接就进入到了虚拟环境当中

5.安装pytorch

我们可以应该进入pytorch的官网进行选择（操作系统，编程语言，CUDA版本）：Start Locally |

PyTorch

将框选的代码写入pytorch环境当中，我们将下载pytorch

⑤测试

在pytorch虚拟环境下，我们输入

我们现在已经成功配置好了pytorch虚拟环境。

6.配置pytorch

基本上与配置anacodna环境一样操作

File -- Settings -- 选择解释器

我们可以选用Virtualenv Environment -- Existing -- 找到anacodna\envs\pytorch\python.exe

或者选用Conda Environment -- Use existing environment -- pytorch

甚至可以选用System Interpreter -- envs\pytorch\python.exe

本文参考链接：https://blog.csdn.net/chenxy_bwave/article/details/119996001

除此之外，本文参考了很多csdn，知乎的大佬的文章（因为找不到了，参考了很多文章）。希望看到的大佬，能够做出一些评价，谢谢大家。