Anaconda配置国内清华镜像源

进入cmd，输入下列命令配置清华镜像源：

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/conda-forge/ conda config—set show_channel_urls yes

然后，即可进行相关包的下载，比如下载pytorch，这里需要注意的是：pytorch官网复制过来的命令是下面这个，如果要使用清华镜像源去下载，就需要去掉最后的 -c pytorch

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

torch.cuda.is_available()返回False

我是因为nvidia驱动版本太低了，是417点几的版本，而当时安装的pytorch对应的cuda版本11最低要求驱动版本为456.68，所以导致无法使用gpu。最终解决办法是更新nvidia显卡驱动

在此特别感谢@钟义学长的帮忙， 附上学长发的两张图片

进入官网根据自己的显卡型号找到对应的驱动并下载：英伟达中文网 - 驱动搜索

下载完成后，进行安装，会自动卸载旧版本

安装完成后，输入命令nvidia-smi查看当前驱动版本

最后，重新进入python shell，输入命令即返回了True

Jupyter Notebook 切换 Anaconda环境

当你在安装诸如pytorch之类的库时，可能安装到了自定义的anaconda环境下，这时候如果按照默认的方式打开jupyter notebook使用pytorch模块是会提示no module named ‘torch’的，如果想要使用，就需要将anaconda环境切换到对应的环境下。

首先进入cmd，切换到对应的环境，比如我的是pytorch

查看环境列表

conda env list

切换到pytorch

activate pytorch

然后，安装ipykernel

conda install ipykernel

接下来，在jupyter notebook的kernel下为pytorch环境配置对应的切换目录：我设置的名字为：Python[ conda env:pytorch]：

将命令中的 —user —name pytorch 的pytorch改成你自己的环境名称即可

python -m ipykernel install —user —name pytorch —display-name “Python [conda env:pytorch]”

现在，重新打开你的jupyter notebook，就可以到kernel里面找到对应的环境目录并点击切换了