第一步访问官网

Miniconda 官网，下载带有python版本的conda（差不多相当于我们用的cmd，但是他是专门用于创建conda环境的，也可以理解为python终端然后pip一些包什么的）。下载网址https://repo.anaconda.com/miniconda/

需要找更多版本在第二个链接下找

例如我下载的是带有python3.8版本的就找这个

第二步：点击安装

一路next就行，也不用更改保存路径，因为就算是以后用占用的内存也不大

第三步：打开conda

然后就可以在开始中打开

打开Anaconda Prompt，就可以再创建一个conda环境（相当于虚拟环境，放在c:\envs中）

conda env remove -n d21-zh

紧接着我们可以在这个环境中安装我们需要用的东西，例如python 3.8，pip安装工具

激活创建好的d21-zh  命令：

conda activate d21-zh

第四步：安装深度学习需要的包

安装jupyter（笔记）和官方提供的d2l课程包
解释：
        这个jupyter时python提供的可以写代码的一个工具，
        d2l：是深度学习用的一些类和方法
命令：
用conda安装jupyter（更稳定）
conda install jupyter -y

用jupyter --version来验证是否安装成功

用阿里云镜像安装d2l，注意不要用清华镜像，它里面缺点东西

pip install d2l -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com --timeout 600

最后安装PyTorch

# 以下命令适用于 Windows + CPU 版本。如果你有 NVIDIA 显卡并配置了 CUDA，请去官网选择对应版本。
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

注：这个地方官网是pip安装的，但是建议用conda自带的，他是经过conda团队处理过的

也可安装CUDA的，训练模型效率更高

用nvidia-smi来查看有没有（如果有这个可以用安装cuda的pythch）

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=13.0 -c pytorch -c nvidia

好了到这就结束了


下面属于我的笔记，我开始添加一些我在jupyter用的代码
先去https://zh.d2l.ai/下载代码包

解压到自己的目录下，例如d21-zh.zip，解压到 F:\深度学习\课件\jupyterCode

运行jupyter Notebook

在Anacinda Prompt中cd到自己存放刚刚解压的文件夹

注意一定要先激活刚刚创建的conda环境中，

conda activate d21-zh

然后就可以运行了

jupyter noteboo

但是这个jupyter notebook有点老，没有代码提示功能，所以我建议再安装个

conda install -c conda-forge jupyterlab -y

这样就有代码提示了

为了看代码方便可以在conda环境中装一个插件pip install rise   用幻灯片的形式看代码

补充：在运行窗口ctrl+c可以关闭jupyter notebook