Anaconda+Pycharm 项目运行保姆级教程（附带视频）

最近很多小白在问如何用anaconda+pycharm运行一个深度学习项目，进行代码复现呢？于是写下这篇文章希望能浅浅起到一个指导作用。

附视频讲解地址：Anaconda+Pycharm项目运行实例_哔哩哔哩_bilibili

一、项目运行前的准备（软件安装）

这是很重要的一部分，需要下载的东西包括：

（1）Anaconda

官网下载地址：https://www.anaconda.com/

（2）Pycharm

官网下载地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/

ps：下载社区版即可

这部分可参考下面这篇博客，写的十分详细！！

软件安装参考：【写给小白】Anaconda+Pycharm保姆级环境搭建教程（2024年最新）_pycharm anaconda环境搭建-CSDN博客

 有几个值得注意的点：

- 尽量不要直接默认下载到C盘，且记得自己下载的位置

- 注意配置好环境变量

二、Github项目下载并打开

要实现代码的复现，从0开始肯定不太现实，因此建议直接根据自己的研究方向，从github上下载源代码进行打开

1、下载源代码

进入GitHub的代码地址，点击绿色按钮即可下载安装包

2、进行解压缩并使用Pycharm进行打开

解压缩完毕之后，记住源代码位置

 点击文件->打开-> 找到项目的地址 然后打开项目

 

第一次打开项目，pycharm会经历一个比较漫长的过程，因为需要扫描文件索引（pycharm右下角），这时候只需要耐心等待即可

 3、找到主文件并配置环境

打开完成后，需要找到程序运行的主文件，去看看这个项目需要哪些python包，一般来说，主文件的命名为main.py 或者 train.py（这里是train.py)

一般来说深度学习的代码都需要pytorch，因此需要进行pytorch的安装，这里我们就需要用到anaconda创建一个虚拟环境。创建虚拟环境能够方便将项目环境区分开来，也适合于版本不匹配卸载重装，十分有效。

import部分标红报错的地方就是我们没有进行安装的东西。下面进行虚拟环境的安装

（1）更改anaconda镜像源

在Anaconda中更改镜像源可以提高包下载速度，特别是在某些地区访问官方镜像可能会较慢。因此需要进入anaconda的prompt，输入下面的指令（这里更改为清华镜像源）

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
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/
config --set show_channel_urls yes

（2）创建python虚拟环境

这里的 -n 后面是虚拟环境的名称，可以自行更改，python=3.7为指定python的版本

conda create -n pytorch python=3.7 

激活并进入虚拟环境

conda activate pytorch

（3）进行pytorch包的下载

 首先要确定自己的电脑有没有独显，如果有，就下载GPU版本的Pytorch，利用GPU加速运算，如果没有，就只能下载CPU版本的Pytorch，输入win+R打开cmd

输入代码，查看cuda版本配置

nvidia-smi

我的电脑没有独显，因此我进行cpu版本pytorch的安装，如果你的电脑有独显，可以参考下面这篇文章进行gpu版本的安装

gpu版本pytorch安装链接：Anaconda创建Pytorch虚拟环境（排坑详细）_anaconda创建pytorch环境-CSDN博客 

- 进入pytorch官网，查看下载命令

官网地址：PyTorch

 - 进入创建好的虚拟环境，进行安装

pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这里为了加速安装使用了清华镜像源

（4）进行pytorch的测试

- 在虚拟环境中输入python

python

- 输入 import torch

import torch

- 输入print (torch.__version__) 显示版本号即表示安装成功！

print (torch.__version__)

三、 项目配置解释器并运行

1、项目解释器的配置

（1）添加解释器

点击右下角->添加新的解释器->添加本地解释器

选择conda->使用现有环境 点击我们刚刚创建的解释器，点击确认即可

 （2）安装其他python包

等待pycharm更新完成解释器后，可以查看还有什么python包标红，标红的我们进行安装即可，一般命令为

pip install python包名称

安装方式有两种，一种是在anaconda的prompt中继续安装（一定要在你创建的虚拟环境下）

另一种可以点击pycharm的终端进行安装

 2、项目代码的运行

接下来就可以毫无顾忌的运行代码了。

首先找到mian函数，也就是运行的入口

 查看里面的一些参数，help中表示这个参数的解释。可以看到这里面重要的一个就是data_path，它代表数据的存储位置，这里面的存储位置是根目录下面的data文件夹，可以检查是不是有这个文件夹（一般没有，因为作者不会把数据集上传）因此需要自己下载数据集，然后将数据放到data文件夹下

完成这一切后，右击鼠标，进行运行即可！

但请注意，运行的过程可能会遇到很多很多的报错，请不要慌，一遍一遍解决错误，be patient！一定能成功的！

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都看到这里了，给个小心心♥呗~