【conda配置深度学习环境】

好的！我们从头开始配置一个基于Conda的虚拟环境，覆盖深度学习（如PyTorch）和传统机器学习（如XGBoost），并适配你的显卡（假设为NVIDIA，若为AMD请告知）。以下是完整步骤：

第一步：删除旧的venv环境（可选）

如果确定不再使用之前的lidar_env环境，直接删除其文件夹即可（通常在C:\Users\dengzhen\lidar_env），无需命令行操作。

第二步：安装Miniconda（推荐）

Conda比pip更适合管理复杂依赖（如CUDA、PyTorch版本），且兼容Python多版本。
下载地址：Miniconda3 Windows 64位
安装时勾选：

• “Add Anaconda to my PATH environment variable”（方便命令行调用）。
• 选择“Just Me”或“All Users”（建议“Just Me”）。

遇到这个界面怎么选?

以下是 Miniconda 安装界面中各选项的含义及推荐选择，帮你合理配置：

选项含义与选择建议

1. Create shortcuts (supported packages only)
   • 含义：创建快捷方式（仅针对受支持的软件包 ），会在开始菜单为 Miniconda 相关可执行程序（如 Miniconda Prompt 等 ）创建快捷方式，方便快速启动。
   • 建议：勾选，日常使用通过快捷方式启动 Miniconda 环境很便捷。
2. Add Miniconda3 to my PATH environment variable
   • 含义：把 Miniconda 的安装路径添加到系统环境变量 PATH 中，这样在任意命令行（如系统自带的 cmd、PowerShell ）里，无需切换到 Miniconda 安装目录，就能直接执行 conda、python 等命令。但官方提示“不推荐”，因为可能和系统中其他 Python 环境（如已安装的全局 Python ）产生冲突，导致命令调用混乱。
   • 建议：如果你想在任意命令行自由使用 Miniconda 环境的 conda、python 等命令，且能自己注意环境冲突问题（比如清楚何时该用 Miniconda 的 Python ，何时用系统的 ），可以勾选；若担心冲突，追求稳妥，不勾选，后续通过开始菜单里 Miniconda 专属的命令行（Miniconda Prompt ）去操作环境。
3. Register Miniconda3 as my default Python 3.13
   • 含义：将 Miniconda 里的 Python 3.13 注册为系统默认 Python ，这样其他依赖 Python 的程序（像 VSCode、PyCharm 等 IDE ）会自动把它识别为首选 Python 环境。
   • 建议：如果你希望系统里所有依赖 Python 的软件都优先使用 Miniconda 环境的 Python ，可勾选；但如果系统原本有其他 Python 环境（比如之前安装的全局 Python ，且有程序依赖它 ），为避免冲突，建议不勾选，后续在具体 IDE 里手动指定 Miniconda 环境的 Python 解释器。
4. Clear the package cache upon completion
   • 含义：安装完成后清理包缓存，Miniconda 安装过程中会下载一些安装包，清理缓存能释放磁盘空间，且不影响已安装的软件功能。
   • 建议：勾选，能节省磁盘空间，后续若需要重新安装包，Miniconda 会再下载，不影响使用。

整体推荐选择（兼顾便捷与低冲突风险 ）

• 勾选 Create shortcuts (supported packages only)、Clear the package cache upon completion。
• 若想在任意命令行灵活操作 Miniconda 环境，且能自主处理可能的冲突，勾选 Add Miniconda3 to my PATH environment variable；否则不勾选，后续用 Miniconda Prompt 操作。
• 若系统无其他 Python 环境依赖，或想让其他程序默认用 Miniconda 的 Python ，勾选 Register Miniconda3 as my default Python 3.13；反之不勾选，后续在 IDE 里手动指定解释器。

比如，为了后续在任意命令行方便使用，且自己能把控环境冲突，可这样选：
勾选 Create shortcuts、Add Miniconda3 to my PATH（需注意冲突 ）、Clear the package cache ，不勾选 Register as default Python（假设系统有其他 Python 环境或不想影响全局默认 ），然后点击 Install 开始安装 。

第三步：创建Conda虚拟环境

打开命令提示符（CMD），执行以下命令：

# 创建名为dl_env的环境，指定Python版本（推荐3.10或3.12，避免3.13的兼容性问题）
conda create -n dl_env python=3.12 -y# 激活环境
conda activate dl_env

此时命令行前缀应为(dl_env)，表示已进入虚拟环境。

环境创建成功后 ：

验证安装conda

验证显卡驱动
运行 nvidia-smi（Windows 需在 Miniconda Prompt 或 PowerShell 中执行）

确定了CUDA版本！12.7
所以在虚拟环境中执行conda install -c nvidia cuda-toolkit=12.7 -y 安装cuda工具包！

第四步：安装深度学习框架（以PyTorch为例）

检测显卡类型：

• NVIDIA显卡：安装带CUDA的PyTorch（性能优先）。
• AMD显卡：安装CPU版本或尝试ROCm（需额外配置，此处以NVIDIA为例）。

NVIDIA用户命令：

# 查看PyTorch官方安装命令：https://pytorch.org/get-started/locally/
# 示例（2025年假设CUDA最新为12.3，根据实际情况调整）
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.3 -c pytorch -c nvidia -y

前面查看了CUDA版本是12.7 所以虚拟环境中执行
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.7 -c pytorch -c nvidia -y

验证安装：

# 进入Python交互模式
python
import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 输出True表示CUDA可用

这里出现了大问题：
这是由于 Conda 源中找不到 pytorch-cuda=12.7 包导致的安装失败。这种情况通常发生在 PyTorch 官方尚未同步最新 CUDA 版本支持时。以下是解决方案：

先退出python
exit() 或者ctrl+z

尝试用pip安装！

…
出现了一堆冲突问题
把环境删了 重头开始吧！
没了
重头开始 安装低一点版本的

可以从头开始创建一个全新的深度学习环境，确保所有组件版本匹配你的显卡（RTX 4060，驱动支持 CUDA 12.7）和系统配置。以下是分步骤的详细操作指南：
一、创建新的 Conda 环境（Python 3.12 + CUDA 12.1）

1. 创建环境（指定 Python 版本）
   bash
   conda create -n dl_env python=3.12 -y

说明：
dl_env 为环境名称（可自定义）。
python=3.12 确保与 PyTorch 稳定兼容（PyTorch 2.1.0+ 支持 3.8-3.12）。

激活

好像安装成功了？

验证一下：

好的 终于 然后就是下载pycharm