(可以不配置自己的基础环境即只使用安装pytorch版本的一个步骤，但是PyTorch中torch、torchvision、torchaudio、CUDA 版本的关系必须对应，否则gpu不运行。)
点击终端
输入：vim ~/.bashrc，然后输入英文的i进行编辑，移动到文件的最后一行加上
source /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh之后按Esc键，然后输入:wq回车
输入：bash（重启终端）
进入环境：conda activate base
创建新的环境（环境名称为XXX，python版本3.5，包含包1，包2）conda create --name xxx python=3.5 包名1 包名2
创建新环境：conda create -n pycharm python=3.10
进入新环境，输入：conda activate pycharm
获取pytorch版本对应的关系：Previous PyTorch Versions | PyTorch
# CUDA 11.3 分别安装，防止出现不必要的问题
复制安装指令
在pycharm环境中输入conda install ipykernel
（上述警告可以忽略，当然，也可以尝试解决。）
输入：ipython kernel install --user --name=pycharm
刷新界面，在jupyter页面里面就可以看到下面多了一个基础环境。
conda env list
Jupyter中运行.py 文件：
%load xx.py
%run xx.py
标签：AutoDL,记录,python,环境,--,conda,pycharm,安装,输入 From： https://www.cnblogs.com/yuyongzhen-98/p/16746024.html