由于环境崩了，找不到原因，所以又开始摸索着从头开始配置conda环境
1. 安装anaconda
anaconda 安装包下载地址如下
下载地址：Anaconda | Individual Edition
界面是这样的
首先下载下来安装包
上面那个是之前安装的安装包但是环境出问题了，索性想着就新下载个最新的重新弄弄，然后顺带补一下之前没写的环境安装和搭建
后面就直接一步步上图了
双击下载好的Anaconda3-.11-Windows-x86_64.exe文件，出现如下界面，点击Next即可。
点击Next
点击I Agree（我同意），不同意，当然就没办法继续安装啦。
Install for: Just me还是All Users，假如你的电脑有好几个Users，才需要考虑这个问题.其实我们电脑一般就一个User，就我们一个人使用，如果你的电脑有多个用户，选择All Users，我这里直接Just me(按照推荐的来)，继续点击Next。
Destination Folder 是“目标文件夹”的意思，可以选择安装到什么地方。默认是安装到 C:\ProgramData\Anaconda2文件夹下。你也可以选择 Browse... ，选择想要安装的文件夹。我这里 C 盘空间充裕，所以我直接就装到默认的地方。
这里提一下，Anaconda 很强大，占用空间也不小啊，2.6GB，差不多是一部高清电影的体积了。我有管理空间和工具的习惯，所以我更改了路径
继续点击 Next> 。
这里来到 Advanced Options 了，所谓的“高级选项”。如果你英文好，有一定背景知识的话，肯定明白这界面上的意思。两个默认就好，第一个是加入环境变量，第二个是默认使用 Python 3.9，点击“Install”，终于开始安装额。
安装时间根据你的电脑配置而异，电脑配置高，硬盘是固态硬盘，速度就更快。安装过程其实就是把 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件里压缩的各种 dll 啊，py 文件啊，全部写到安装目标文件夹里。
安装中............
安装时间根据你的电脑配置而异，电脑配置高，硬盘是固态硬盘，速度就更快。安装过程其实就是把Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件里压缩的各种dll啊，py文件啊，全部写到安装目标文件夹里。
经过漫长的等待，终于安装完成Installation Complete（安装完成）了，点击这个Next>。
惊不惊喜、意不意外？ 点击完上个Next>还有下个Next>。
安装完毕后可以用 win + r 输入 cmd 打开命令行检查一下安装的情况
然后分别输入 conda 和 conda env list 看一下是不是出现了和我一样的界面
接着输入 nvcc -V 检查 cuda 的版本
上面这个算是把 anaconda 安装完毕了
2. 在 conda 环境中创建一个 pytorch-gpu 的环境，并且在里面配置 gpu 版本的 pytorch
先创建环境
创建环境命令为 conda create --name torch_gpu python=3.9
输入 y 回车
回车后会出现上面两个界面
上面的意思是
如果要启用创建的环境，输入指令
conda activate torch_gpu
关闭该环境的话，输入指令
conda deactivate
之后再用 conda env list 检查 conda 中存在的环境 可以看见有两个
因为我习惯在环境名或者变量名中加下划线 torch_gpu 而不喜欢这上面的 环境名中带有中划线 torch-gpu
所以 这里再讲一个删除 环境的命令 conda remove -n torch-gpu --all
同样输入 y 就行了
新建 torch_gpu 就不重复了，直接放图
激活进入 torch_gpu 环境 然后开始 pytorch_gpu 的安装
在刚刚创建的环境中安装pytorch, 在pytorch 官网 找到对应的下载指令进行下载，选择与自己环境匹配的，如下是我的环境配置：
注意这里的命令要选对版本，具体自己的 cuda版本、cudnn版本、python版本还有pytorch版本要相适应
之后界面如下
注意这里默认pytorch官网为下载源，下载速度太慢，很容易报错，所以更改为清华大学镜像，
可以在命令行输入下面的命令：
# 添加Anaconda的清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/pytorch/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
然后在输入：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3
注意要把后面的-c pytorch去掉，不然还是使用的默认源下载。
我上面弄失败了 为了保证成功，放置以后出错，所以我打算把上面的 torch_gpu 环境中的包全部删除清空
conda remove -name torch_gpu package #删除指定环境中的包
conda remove package #删除当前环境中的包
但是速度很慢，我想这放弃了 我决定直接删除环境重来吧
中间过程略过了
重来记得conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3
注意要把后面的-c pytorch去掉，不然还是使用的默认源下载。
然后重新开始
终于结束了
3. tensorflow_gpu 环境安装
安装tensorflow-gpu版本_tp_0moyi0的博客-CSDN博客_安装tensorflowgpu版本
4. jupyter 和 pytorch 在 pycharm中搭建环境
创建conda环境，在conda环境中安装pytorch和jupyter在pycharm中使用jupyter_tp_0moyi0的博客-CSDN博客
