• pytorch安装相关命令

#当前系统上所有的 Conda 环境
conda env list
conda deactivate
#查看当前conda环境安装了哪些包（需要先切换到该环境）
conda list
#查看当前conda环境是否安装了numpy包（需要先切换到该环境）
conda list numpy

#创建conda环境
conda create your_env
#删除conda环境
conda env remove -n myenv

#切换到某环境
conda activate your_env
#退出该环境


#给当前环境安装pytorch、torchvision、torchaudio包(需要先切换到该环境)
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
#使用国内镜像
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c 国内镜像地址
#使用pip安装
#本地安装
#如果安装过程出现红色error,重新下载即可

#删除pytorch
#conda list查看pytorch名字
#conda uninstall torch名字

#检查安装pytorch能否被python调用
#输入python
#输入import torch
#输入torch.cuda.is_available()
#如果是cpu版本(无英伟达显卡)，打印false则安装正确；如果是gpu版本，打印true则正确


清华镜像 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ 
北京外国语大学镜像 https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ 
阿里巴巴镜像 http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ 
南京大学镜像 https://mirror.nju.edu.cn/pub/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

• 一次安装所有项目所需所有包

#找到项目所在地址，比如这里...\Pytorch-UNet-master文件夹中requirements.txt说明所需的包
#cd ...\Pytorch-UNet-master切换到该项目文件地址
#pip install -r requirement.txt一次下载项目所需所有包

• 任务管理器->性能查看是否具有英伟达显卡;设置->系统->系统信息/文件夹我的电脑->属性查看电脑位数
• CUDA版本要小于电脑最高支持CUDA版本，pytorch官网查看CUDA版本对应pytorch命令

#以下命令查看电脑支持最高CUDA版本
nvidia-smi

一些报错及解决

• conda install wandb包报错：PackagesNotFoundError

#可能在代码中叫wandb,但是在conda install中不叫wandb
#解决：直接bing搜索conda install wandb PackagesNotFoundError找解决办法
#这里应该是conda install -c conda-forge

• 安装突然出现红色http error,重新安装一次即可；下载pytorch时要断开vpn
• 安装CUDA10.2版本的Pytorch出现LibMambaUnsatisfiableError报错：

#错误
LibMambaUnsatisfiableError: Encountered problems while solving:
  - nothing provides cudatoolkit >=11.6,<11.7 needed by torchvision-0.13.1-py310_cu116
  
#解决
#安装的torchvision版本与当前环境指定的Python版本和CUDA版本存在兼容性问题
#创建一个新的conda环境以避免影响现有环境，并确保Python版本是3.10
#conda create -n myenvname python=3.10