随着需求的增多，又要增加多几个不同的项目来在本地测试，这个时候往往就会遇到 不同项目的Python版本不同等等一系列问题，只好请出Conda来帮忙。 

一、先去下载安装一下Conda Conda | Anaconda.org

安装完后，需要给CONDA做个环境变量配置：在Path目录里配置上

这个时候，打开CMD命令查看下是否已安装成功：

二、给项目创建虚拟环境

pip install virtualenv

执行命令virtualenv venv创建虚拟环境，这里会有两个有可能出错的地方：1是项目中已经有了 venv文件夹，将它删掉。2是这个工程没让系统管理员取得完全控制，右键工程目录打开 属性设置一下就可以了：

三、创建好虚拟环境后，开始给项目配置其他的环境了：

安装PyTorch

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

验证PyTorch是否安装正确：

python -c "import torch; print(torch.__version__)"

检查 PyTorch GPU 支持在虚拟环境中，你可以通过 Python 交互式命令行来检查 PyTorch 是否能够使用 GPU：

python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
依次输入指令，要退出这个python环境 同，输入exit()回车就返回虚拟环境中了，就可以进行下一步的依赖安装。

很多不同的项目对Python的版本要求也不同，因此必须得用虚拟环境解决这个问题

我安装Python3.10.6的版本

D:\BRICKE\python\Python3.10.6\python.exe
D:\BRICKE\python\Python3.10.6\Scripts\pip.exe
D:\BRICKE\python\Python3.10.6\Scripts\virtualenv.exe 

创建虚拟环境python -m venv venv_name 

安装python -m venv venv_name 

进入虚拟环境 virtualenv venv_name 

退出虚拟环境 exit()

停用deactivate