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创建、激活、退出、删除环境

如果想方便管理，避免某些包版本冲突的话，为项目单独创建一个环境是个不错的选择。在anaconda控制台或者cmd中输入以下命令conda create -n pytorch_cpu python=3.6
可以创建一个名为pytorch_cpu，Python3.6的环境，环境名可任意取，跟在-n后面。

接着激活该环境conda activate pytorch_cpu，pytorch_cpu就是你想要激活的环境的名称。激活成功后输入指令那行最前面< >中的内容会变为你激活的环境名。如下面base会变成pytorch（我创建的环境名为pytorch）。


再运行下述pip install啊或者conda install等安装包的命令，所有包都将安装到此环境中。

想退出当前的环境执行conda deactivate env_name(环境名),如下：

conda deactivate pytorch

你会发现括号前面的pytorch又会回到base

想某个删除环境（慎重！！！不可逆）
如果进入该环境，一定要先退出环境conda deactivate才能删除（在环境里面无法删除本环境），然后执行
conda remove -n env_name(环境名称) --all如下：

conda remove -n pytorch --all

法一：官网默认指令安装(可能比较慢)

pytorch官网安装链接
我是在Windows系统下用pip安装，语言是Python，安装的是cpu版本（CUDA：None），选择完界面如下。本文讲述cpu版本的安装，gpu版本除了要额外安装cuda和cudnn，其余操作与cpu版本并无差异。红框给出的就是默认指令安装，默认安装torch、torchvision、torchaudio，==后面跟着的就是版本号，你可以选择安装自己想要的包以及喜欢的版本，如果指定了其中一个包的版本如pytorch==1.6.0，其他包的版本会自适应匹配。
接下来将红框内的命令复制到anaconda的控制台按回车安装就行。（当然cmd里面安装也可）

官网安装可能比较慢，因为是用外国的源（-f后面那一串东西）。如果太慢甚至不成功的话，可以试试以下两种方法：更换清华镜像源以及下载包安装。

法二：更换清华源下载

语法：conda config --add channels 你所需的镜像源地址

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/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

# 再加入Pytorch的Anaconda第三方镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

最后运行你想安装的包（install后面可以追加多个包，批量下载）
conda install pytorch torchvision torchaudio
也可以指定某个包的版本，pytorch会帮你自动适应其他包版本，如：conda install pytorch==1.6.0 torchvision torchaudio

上述两行命令没有指定安装的源，经过添加清华源操作，会自动使用清华源来下载，速度飞快！

其他镜像源清华镜像源

法三：下载包安装

版本对应问题

这个方法版本一定要对应，在刚才那个官网的链接就可以查看对象的版本信息。在最上方点红框能查看之前的版本，里面有详细介绍哪些版本是配套的。找到自己喜欢的版本复制命令安装即可。

借用一张别人整理好的版本对照图，更详细的还是请到官网查找，毕竟官网是个好东西。

前面说的默认指令安装那条指令中-f后面有一个链接，可以复制打开进去https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html里面是有torch、torchvision、torchaudio以及其他常用包的下载地址，点击即可下载到本地。

里面有太多包，如何快速找到自己想要的那个版本呢，这里有个小技巧——页面查找功能。Ctrl+F，输入关键词即可。

上面两个是我下载好的包。
torch的版本是1.6.0，torchvision的版本是0.7.0，都是cpu的。cp36代表Python3.6版本，win代表Windows系统，链接里也有Linux和Mac系统。

接下来打开pycharm，在界面最下方打开终端Terminal。

然后将路径cd到刚才下载whl文件的那个路径。右击将地址复制为文本。

Windows终端路径切换命令

在终端Terminal输入：cd D:\pytorch即可。如果初始目录不是在D盘则无法完成切换，cd命令只能在同一个盘内进行。这时我们要把路径先切换到D盘。输入D：不用在前面加cd，字母大小写均可，冒号别漏，接着我们再执行cd D:\pytorch便可完成路径切换。切换成功后，输入指令行前面会变成我们想要的路径名，括号内是环境名。

此时输入命令pip install torch先别急着按回车，此时按一下键盘上的Tab键，会自动补全成下面的指令

然后可以按回车进行torch包的安装了。同理，输入pip install torchvision然后按一下Tab键，命令也会自动补全，接着就可以回车安装了。

最后输入pip list发现已成功安装torch和torchvision包。

卸载包

如果用pip 方法安装的话在控制台执行下面这行命令，将torch换成想卸载的包即可完成卸载。

pip uninstall torch

如果用conda方法安装的话在控制台执行下面这行命令，将torch换成想卸载的包即可完成卸载

conda uninstall torch

附录

镜像源其他操作

一、查看镜像源

conda info
# 镜像源显示在channel URLs属性中

这是刚才添加的三个镜像源（一个会生成俩），不纠结！管用就好！

conda config --show
# 镜像源显示在channels属性中

二、添加其他镜像源

#以下两条是Anaconda官方库的镜像
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/
 
 
# 以下是Anaconda第三方库 Conda Forge的镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
 
 
#以下两条是Pytorch的Anaconda第三方镜像
# for linux
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
# for legacy win-64
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/

命令执行完后，会生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:\Users\USER_NAME.condarc文件

【提示】这个文件夹可以用记事本打开，里面是你所设置的镜像源，如果以后下载包的时候发现提示镜像源不能用了，可以选择在镜像源前面加#
注释掉，或者直接删除。

【注】
网上很多配置conda国内镜像源的教程都只写着只配置清华大学conda的free镜像（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/），但该源的很多软件包并不是最新版本，为了能更新最新版本，再指定一个清华大学conda的main镜像（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/），这样就能安装、更新最新版本的软件了。

三、删除镜像源【参考链接这里错误了】

conda config --remove channels后面加你想删除的镜像源地址，如下：

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

四、切回默认源

如果要切回默认源，则执行：

conda config –remove-key channels

镜像源操作参考链接镜像源操作

conda常用指令

conda remove --name env_name(环境名) package_name(包名) ：删除虚拟环境中的包

conda list：查看安装了哪些包。

conda install package_name(包名)：安装包

conda env list 或 conda info -e：查看当前存在哪些虚拟环境

conda update conda：检查更新当前conda