节省C盘空间安装ANACONDA与PyTorch：在Jupyter Notebook中使用

"本文主要介绍了如何在有限的C盘空间下安装ANACONDA和PyTorch，并在jupyter notebook中使用这两款工具。作者详细讲述了安装过程中如何避免占用过多C盘空间，以及解决安装与配置中遇到的问题，包括ANACONDA路径设置、PyTorch版本选择和jupyter notebook环境的设定。" 在安装ANACONDA时，一个关键的考虑因素是如何减少对C盘的占用。通常，ANACONDA会默认安装在系统盘上，导致C盘空间快速被消耗。为了避免这种情况，可以通过自定义安装路径，将ANACONDA安装在其他非系统盘的目录下。此外，设置环境变量（如PATH）和修改envs、pkgs路径，可以使ANACONDA的包下载到指定的位置，从而节省C盘空间。在修改这些路径时，可能会遇到权限问题，需要确保当前用户具有足够的权限进行写入操作。 PyTorch的安装过程中，首先需要选择兼容的版本，特别是对于使用GPU的用户，必须确保PyTorch版本与GPU硬件和驱动程序相匹配。在下载PyTorch时，可能遇到默认下载渠道速度慢的问题，这时可以切换到国内的镜像源，如清华大学的TUNA源，以提高下载速度。需要注意的是，不同镜像源可能并不包含所有版本的PyTorch，因此选择适合的版本尤为重要。 在配置jupyter notebook以使用安装好的PyTorch时，需要确保PyTorch位于激活的环境中，并正确配置了notebook的启动参数。这通常涉及到创建新的环境，然后在该环境中安装PyTorch和其他必要的库。通过jupyter notebook的命令行启动参数，可以指定使用特定的Python解释器，这样就可以在notebook中使用新环境中的PyTorch。 安装ANACONDA和PyTorch的过程需要细心规划，尤其是在资源有限的系统中。通过合理设置安装路径、选择正确的版本和镜像源，以及正确配置jupyter notebook，可以有效地管理和使用这些工具，同时避免对系统盘造成过大压力。在实际操作中，可能会遇到各种问题，但通过查阅文档和社区资源，大多数问题都能得到解决。本文提供的方法和经验分享，旨在帮助用户更顺利地完成这一过程。