AI环境搭建

安装Python

下载：https://www.python.org/downloads/

Python是解释性语言，因此性能不高；但python优化了解释器，所以其性能并不低。

安装anaconda

下载安装：https://www.anaconda.com/download

anaconda是一个依赖包和运行环境的管理系统，使用 anaconda 可以创建多个虚拟环境，然后在这些虚拟环境中安装软件；虚拟环境可以使项目更好的进行环境隔离和版本控制；可以直接在anaconda的base基础环境上安装软件，但不推荐。anaconda的安装目录下有一个envs文件夹，该文件夹存放着所有虚拟环境；随着虚拟环境的数量增多，envs文件夹的大小可能会高达数十G，因此不建议把anaconda安装在C盘。

1.0> conda常用命令

## 查看conda版本，并验证是否安装
conda --version 

## 更新至最新版本，也会更新其它相关包
conda update conda 

## 创建一个虚拟环境，下述命令指定创建的虚拟环境名称为evnname，并设置虚拟环境需要默认安装的软件包和版本（此处为python3.7）
conda create -n envname python=3.11.5

## 进入指定名称的虚拟环境中
conda activate envname

## 退出当前虚拟环境
conda deactivate
 
## 查看虚拟环境列表
conda env list

## 删除指定虚拟环境，以及该虚拟环境中的所有软件包
conda remove -n <需要删除的环境名> --all

2.0> 虚拟环境导入、导出和分享

## 将虚拟环境的配置导出为 environment.yaml 文件
conda env export -f environment.yaml

## 根据 environment.yaml 创建一个完全一致的虚拟环境
conda env create -f environment.yaml

3.0> 虚拟环境离线打包和迁移

## 安装conda-pack，打包需要借助此工具
conda install conda-pack

## 打包虚拟环境，-n是要打包的虚拟环境名称，-o是打包后的文件名称
conda pack -n my_env -o out_name.tar.gz

## 还原虚拟环境
## 将打好的包解压到 conda 安装目录下的 envs 文件夹下即可

4.0> conda包管理命令

## 进入虚拟环境后，列表出当前虚拟环境中已安装的软件包
conda list

## 在当前环境中更新所有包
conda update --all 

## 在当前环境中更新指定包
conda update package_name 

## 在当前环境中安装指定包
conda install package_name

## 在当前环境中删除指定包
conda remove package_name 

注：如果conda在安装软件包时速度太慢，可以设置国内镜像，例如：阿里镜像

安装pytorch

1.0> 进入下载页面：https://pytorch.org/get-started/locally/#start-locally

2.0> 根据需要选择安装配置，然后复制自动生成的安装命令：

使用anaconda的虚拟Python环境

1.0>. 在Vscode中按快捷健 Command + Shift + P，输入Python:Select Interpreter，选择Python解释器：

2.0> 根据需要选择一个需要的Python环境(解释器)：