从零开始搭建 —— Anaconda + PyCharm + PyTorch（CPU）+ 虚拟环境（全步骤）

从零开始搭建基于Anaconda、PyCharm以及PyTorch（CPU版本）的开发环境，你需要进行以下步骤：

1. 安装Anaconda：
首先，从Anaconda官网下载适合你操作系统的Anaconda安装包。根据你使用的系统（Windows、macOS、Linux）选择相应的安装程序。下载完成后，运行安装程序并按照指示完成安装。在安装过程中，请确保Anaconda被添加到系统的PATH环境变量中，这样你就可以在命令行中直接使用conda命令。

2. 创建一个新的虚拟环境：
打开Anaconda命令提示符或者终端，然后使用conda创建一个新的虚拟环境。例如，如果你想创建一个名为“pytorch-env”的环境，并安装Python 3.8版本，你可以使用以下命令：

   conda create -n pytorch-env python=3.8

创建完成后，激活这个虚拟环境：

   conda activate pytorch-env

3. 安装PyTorch（CPU版本）：
在激活的虚拟环境中，你可以使用conda或者pip命令来安装PyTorch的CPU版本。推荐使用conda命令，因为它会处理依赖问题，你可以直接使用下面的命令来安装：

   conda install pytorch cpuonly -c pytorch

这将安装PyTorch及其CPU版本的依赖。

4. 安装PyCharm：
从PyCharm官网下载适合你操作系统的PyCharm社区版或专业版安装包，并按照提示完成安装。社区版是免费的，而专业版需要购买许可证。

5. 配置PyCharm以使用Anaconda虚拟环境：
打开PyCharm，创建一个新项目，并在项目创建过程中选择解释器。在解释器配置窗口中，点击齿轮图标并选择“Add”，然后选择“Conda Environment”。PyCharm会自动检测已安装的conda环境，选择之前创建的“pytorch-env”环境作为项目解释器。

完成以上步骤后，你就建立了一个配置了Anaconda虚拟环境和PyTorch（CPU）的PyCharm开发环境，可以开始你的机器学习或深度学习项目了。