速通版说明
直接输入指令验证，缺少什么就安装什么
CONDA
conda 也叫 anaconda，验证：
sh
conda -V
下载安装配置
如果缺少，参考这篇里面的----Win10（无gpu）https://blog.csdn.net/weixin_46022776/article/details/152517904
下载Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe
https://repo.anaconda.com/archive/
配置系统环境变量
D:\Environment\anaconda3
D:\Environment\anaconda3\Scripts
D:\Environment\anaconda3\Library\bin
修改虚拟环境的默认路径 （可选）
文章：https://blog.csdn.net/weixin_46022776/article/details/156308826
conda config --show指令查看 pkgs_dirs:
去对应目录 ，即C:\Users\Admin\ 目录修改.condarc 文件，没有可自行创建
最初是只有前5行的，添加envs_dirs: 跟pkgs_dirs: 部分，修改后
channels:
- defaults
- https://repo.anaconda.com/pkgs/main
- https://repo.anaconda.com/pkgs/r
- https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
envs_dirs:
- D:\Environment\.conda\envs
pkgs_dirs:
- D:\Environment\.conda\pkgs
显卡驱动
nvidia-smi
下载 / 卸载重装
上述指令如果无法显示，大概率是显卡驱动没有装，另外驱动需要更新/卸载重装，也可参考：
https://blog.csdn.net/weixin_46022776/article/details/156388392
英伟达官网驱动下载地址：
https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
注意：如果是做深度学习，下载类型建议选择 ❗Studio驱动程序 ❗
CUDA
cuda 能顺利安装的前提：①GPU是英伟达显卡， ②显卡驱动正常安装。
nvcc -V
下载安装
下载： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
默认安装路径C:\Users\Admin\AppData\Local\Temp\cuda，自定义安装
只勾选下面四个选项，别的都不选！
C:\Users\Admin\AppData\Local\Temp\cuda搜索nsight，手动安装nsight这三个程序 👇
安装完成后，CUDA下的选项再全部勾选，其他两个可不选
默认
勾选
如果出现下面情况，请参考https://blog.csdn.net/weixin_46022776/article/details/156388392
如果不是上面这个界面而是这个，代表成功安装！
创建虚拟环境
py4DSTEM、PyTorch、Cupy
https://pytorch.ac.cn/get-started/locally/
sh
# 初始化
conda init
# 新开终端，指定py版本
conda create -n py310_test_win python=3.10
conda activate py310_test_win
# 下载环境需要的包
pip install py4DSTEM
# 前面cuda版本是12.4这里也要对应版本
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install cupy-cuda12x测试test_env.py
python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import cupy as cp
import time
# NumPy测试
start_time = time.time()
x0 = np.ones((100,1000,1000))
x1 = 5 * x0
X2 = x1 * x1
end_time = time.time()
print('numpy执行时间:', end_time - start_time)
# CuPy测试
start_time1 = time.time()
x3 = cp.ones((100,1000,1000))
x4 = 5 * x3
X5 = x4 * x4
end_time1 = time.time()
print('cupy执行时间:', end_time1 - start_time1)
import torch
print('PyTorch 版本:', torch.__version__)
import py4DSTEM
print('Py4DSTEM 版本:', py4DSTEM.__version__)
PyCharm
找到conda.exe可执行文件
D:\Environment\anaconda3\Scripts\conda.exe
