机器学习备注：Windows + Anaconda3 + pytorch

Anaconda的安装

先说一下，windows的运行机抽和linux完全不一样，由于无法使用sudo等命令，权限检查显得十分怪异。所以安装时最好不要安装在C盘，我一般都安装在D盘（如 D:/anaconda3）。如果你一定要装在C盘，那么个别软件包有的时候conda执行起命令来可能会非常缓慢，甚至无缘无故中断（源码没去研究过，所以也不明所以，原因只能连懵带猜，也有可能是因为一些你懂的原因，谁知道呢，有时早上安装比晚上快很多）

下载网点在这里，选择适合自己的版本就好，不要下错了，里面有linux, windows, macOS等多种版本，https://www.anaconda.com/distribution/https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exehttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2018.12-Windows-x86.exe

保持更新的版本

安装完后最好运行一次update命令，以保持所有更新一致性(参考：https://github.com/conda/conda/issues/1414)。

conda update anaconda # run this code
#-------------------------below code are for reference-------------------------
#conda update conda
#conda update --all

也可[参考]，

 

创建工作环境

建议你弄个安装使用环境，如果你想把当前工作环境当成默认环境的话，当然你直接在conda的base环境下也行，我一般都会建立一个工作环境，如下，

conda create -n pytorch python=3.6
activate pytorch

安装conda包

一般情况下，下载和配置的速度都是不错的，anaconda做得很好。但如果你碰到比较卡顿的情况，那就试一下tuna镜像吧，地址在这里，里面列举了各种配置，包括诸多的三方源（这些不是必须的，本人也没有使用过，所以列在后面去了），https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

镜像配置命令如下，

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/
conda config --set show_channel_urls yes

如果你对配置感兴趣，还可以检查一下win10里的C:/Users/Administrator/.condarc文件。

安装时会问你要不要安装vscode，不要犹豫，装上就是了，很有用。

安装完了用命令升一下级（貌似不升也没啥事）

conda update -n base -c defaults conda

  本地安装conda包

anaconda有时也会抽风，明明很容易下载下来的包，半天了就是装不上去，这时候你就手动到镜像或官网上去把这些包下载下来，然后手动一个个安装吧，

(1) pip 安装本地包

pip install ~/Dowloads/opencv_contrib_python-4.0.0.21-cp37-cp37m-win_amd64.whl

说明：先把包下载下来，然后cd切换到包所在的文件夹，然后输入pip install .whl，

这里有个小窍门：只输入package前面一部分，然后按Tab键，剩余的名字就会自动给补全！接下来按回车，文件即可自动安装！

例如我的opencv就是这样安装的，该包的下载地址是: opencv-contrib download：

>>> (torch) D:\>pip install opencv_contrib_python-4.0.0.21-cp37-cp37m-win_amd64.whl Processing d:\opencv_contrib_python-4.0.0.21-cp37-cp37m-win_amd64.whl Requirement already satisfied: numpy>=1.14.5 in d:\anaconda3\envs\torch\lib\site-packages (from opencv-contrib-python==4.0.0.21) (1.15.4) Installing collected packages: opencv-contrib-python Successfully installed opencv-contrib-python-4.0.0.21

(2) conda 安装本地包

conda install --use-local d:/downloads/pytorch-1.0.1-py3.7_cuda100_cudnn7_1.tar.bz2

手动安装 的话，我建议使用pip，conda本地安装是不会添加依赖的（参考：https://github.com/conda/conda/issues/1884）。

更多的本地安装方法，请参考后面专门说明。

 

几个Pytorch相关的链接

在安装pytorch之前，如果你有cuda，最好在安装pytorch之前先安装cuda，配置了tuna镜像之后，安装过程如下， 命令：conda install cudnn

conda install cudnn
Solving environment: done
==> WARNING: A newer version of conda exists. >> conda install scikit-image The following NEW packages will be INSTALLED:     cloudpickle:  0.6.1-py37_0     cytoolz:      0.9.0.1-py37hfa6e2cd_1     dask-core:    1.0.0-py37_0     imageio:      2.4.1-py37_0     networkx:     2.2-py37_1     pywavelets:   1.0.1-py37h8c2d366_0     scikit-image: 0.14.1-py37ha925a31_0     scipy:        1.1.0-py37h29ff71c_2     toolz:        0.9.0-py37_0
 
===>>>conda install pandas Solving environment: done The following NEW packages will be INSTALLED:     pandas: 0.23.4-py37h830ac7b_0
 
 
 
tuna镜像的Conda 三方源 
当前tuna还维护了一些anaconda三方源。
 
Conda Forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
 
msys2 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
 
bioconda 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
 
menpo 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
 
pytorch 
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/