最近新换了电脑，又开始从头配置代码环境，到处看教程真的一个头两个大，干脆自己整理了一下，方便以后一站式重装。也提供给大家参考。
1.Anaconda下载安装
Anaconda和Python是替代品（也不是），下载conda之后会有python。但是Anaconda还自带了 Python 解释器以及许多常用的科学计算、数据分析库（如 NumPy、Pandas、SciPy 等），并且还提供了 Conda 这个包管理器来方便地管理 Python 环境和包。因为很多项目对python的版本要求不同，conda里创建虚拟环境的话可以自己随意选择python的版本，所以我一般都直接使用conda不再下载Python。
1.1 下载
官网：https://www.anaconda.com/products/individual
选择合适自己电脑版本的下载即可。
1.2 安装
下载完成后点击安装包开始安装。
这三个选项的意思分别是：
- 创建快捷方式；
- 允许其他程序如VSCode、PyCharm等自动检测Anaconda3作为系统上的主要Python3.12的工具；
- 安装完成后清除缓存
安装完成就自动打开了，这就是安装完成了。之前版本可以选择是否自动配置环境变量，但是现在好像不行了，不知道为什么我安装的时候根本没有跳出那个选择环境变量的界面，去系统环境里面检查了一下发现也没配置上，所以到这里还是需要自己去配置一下环境。
1.3 配置环境变量
到此就算安装完成了，但一般为了提高装包速度，顺便换个镜像源。键盘同时按“win”+“R”，在跳出的命令框中输入“cmd”，分别在其中输入以下代码切换为清华源，即设置完毕：
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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud//pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes
2.VSCode下载安装
用过很多IDE，但还是感觉VSCode最好用，有很多插件也集成很多语言软件，界面也很好看，很适合本人这种差生文具多的类型。喜欢用PyCharm的也可以换。
2.1 下载
官网：https://code.visualstudio.com/download
选择合适自己电脑的版本下载即可。
2.2 安装
2.3 插件推荐
2.3.1 Chinese (Simplified) 简体中文
安装完后右下角会跳出是否现在切换为中文的提示框，我没截到图，就是选择change now就行，软件就会重启，重启后就已经是中文显示的了。
2.3.2 Python相关
支持Python编码的好用插件，提供实时代码补全、错误检查和智能感知、语法高亮、自动格式化、调试工具等基本功能。
2.3.3 Jupyter Notebook相关
支持 Jupyter Notebook 的集成，可以在 VSCode 中直接运行和编写交互式的 Python 代码。
2.3.4 Markdown相关
集成了编辑 Markdown 文件时需要的大部分功能：为 Markdown 样式提供键盘快捷键、列表的自动化处理、自动格式化表格、提供数学公式的支持、自动补全、将Markdown转为PDF等。
2.3.5 其他
分别是代码运行、单词拼写检查和格式化代码（让代码变得很好看）。
3.CUDA下载安装
使用GPU版本的Pytorch必须先安装CUDA、CUDnn，顺序一定不能错。先在菜单栏查看自己的电脑支持的CUDA版本。
可以看到我的电脑CUDA版本号为12.6。随后进入英伟达官网下载对应版本的CUDA。
官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
3.2 安装
下载完成后进入安装，这里一定要选择默认安装路径（即C盘），因为安装完会自动删除。我刚开始不信邪，非得装在了D盘，后面还会选择一次路径，选择一样的路径安装完毕后文件夹就会消失，白干。（没错这是我第二遍安装）
就是这里可以自定义，装在D盘也ok，装C盘也可以，但不要和前面那个路径一致。
3.3 配置系统环境
检查一下有没有这四个就行，按理来说系统会自动生成，如果没有的话和Anaconda一样自己添加一下就行。
最后“win”+“R”输入“cmd“进入终端后输入以下即可查看是否安装配置正常：
nvcc -V
输出是这样就说明安装完成了。如果安装操作没有问题但是返回“nvcc不是系统命令”那可能是环境没有配置好。
4.cuDNN下载安装
4.1 下载
官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
选择适配CUDA的版本下载即可。
显示需要注册登录才能继续下载，就正常注册就行。
4.2 安装
下载完以后是一个压缩包，里面包含这么几个文件。
把这里面的三个文件夹全部复制到之前安装CUDA对应的文件夹中。
这就算安装完成了。
4.3 配置系统环境
保证这四个都在系统环境中即可。
5.Pytorch下载安装
官网：https://pytorch.org/get-started/locally/
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