anacoda配置虚拟

### 如何配置 Anaconda 虚拟环境

#### 检查 Anaconda 安装情况
为了确认 Anaconda 是否已正确安装以及环境变量是否设置妥当，可以在命令提示符（建议以管理员身份运行）中输入 `conda --version` 来验证版本信息[^1]。

#### 创建新的虚拟环境
通过命令行创建一个新的虚拟环境非常简单。可以指定 Python 版本来初始化这个新环境。例如：

conda create --name py18 python=3.9

这条指令会创建名为 `py18` 的虚拟环境，并设定其使用的 Python 解释器为 3.9 版本[^4]。

#### 激活与停用虚拟环境
一旦创建完成，可以通过下面两条命令分别激活和退出该特定的虚拟环境：

- **激活**：`conda activate py18`
- **停用**：`conda deactivate`

注意，在成功激活后，终端前会出现 `(py18)` 这样的标志表示当前处于此环境下工作。

#### 将 PyCharm 配置到新建的虚拟环境中
为了让 PyCharm 使用刚创建好的虚拟环境作为项目的解释器，需按照以下方式操作：
1. 打开 PyCharm 并加载目标项目；
2. 寻找并定位至 anaconda 中对应虚拟环境的位置，找到其中的 `python.exe`;
3. 添加路径使得 IDE 可识别新增加的编译器选项;
4. 确认无误后保存更改以便后续开发过程中自动应用这些设置[^2].

#### 安装必要的库依赖项
对于像 YOLOv5 或其他机器学习模型来说，可能还需要额外安装一些依赖库比如 PyTorch。这一步骤通常是在激活相应虚拟环境的前提下进行，确保所安装的内容仅限于该隔离空间内而不影响全局系统状态:

pip install torch torchvision torchaudio cudatoolkit -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

上述命令用于获取适用于 NVIDIA CUDA 技术优化过的 PyTorch 发布版。