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在使用 Python 运行 AI 软件时，可能会经常用到 pip 和 venv。pip 是安装 Python 软件包的工具，而 venv 能帮你创建独立的环境，避免软件冲突。这篇教程会教你怎么用它们，还会指导你安装 PyTorch（一个常用的 AI 工具），支持不同的 CUDA 版本（11.8、12.4、12.6）。别担心，我会一步步带你走，即使没基础也能学会！

第一步：认识 pip 的常见命令和错误处理 ​

常用 pip 命令 ​

  1. 安装一个模块

    • 比如安装 requests（一个网络工具）：
      pip install requests
      按回车，下载并安装完成。

  2. 检查已安装的模块

    • 输入：
      pip list
      会列出你装过的所有模块和版本。

  3. 更新 pip 本身

    • 如果 pip 版本老了，输入：
      pip install --upgrade pip
      保持最新能减少问题。

  4. 卸载模块

    • 不想要某个模块，比如 requests，输入：
      pip uninstall requests
      按提示输入 y 确认删除。

常见错误及解决办法 ​

  1. 模块版本冲突

    • 比如提示“某某模块需要 xxx 版本，但已安装 yyy 版本”。
    • 解决：先卸载冲突的模块（pip uninstall 模块名），再安装指定版本：
      pip install 模块名==版本号
      比如 pip install numpy==1.21.0。版本号可以问软件作者。

  2. 网络连接错误

    • 提示“连接超时”或“下载失败”。
    • 解决：多试几次，或者换个网络。如果还不行，下一节会教你用镜像源加速。

  3. 模块未找到错误

    • 比如输入 pip install xxx 后提示“找不到模块”。
    • 解决：检查拼写，或者上网搜一下正确名字（比如 Google “Python xxx module”）。也可能是 pip 没装好，输入：
      python -m ensurepip
python -m pip install --upgrade pip
      修复后再试。

第二步：设置 pip 镜像源和恢复默认 ​

为什么要用镜像源？ ​

默认情况下，pip 从国外服务器下载模块，速度可能很慢。镜像源就像国内的“替身服务器”，能加速下载。

指定镜像源 ​

  1. 临时使用镜像源

    • 在命令后加 -i 和镜像地址，比如用清华大学的源：
      pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
      下载会快很多。

  2. 永久设置镜像源

    • 打开文件资源管理器，在地址栏输入：
      %APPDATA%
      按回车，进入 C:\Users\你的用户名\AppData\Roaming。
    • 新建文件夹 pip，进去后新建文本文件，命名为 pip.ini（注意改后缀）。
    • 用记事本打开 pip.ini，输入：
      [global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    • 保存关闭，以后 pip 都会用这个源。

恢复默认源 ​

  • 如果想用回官方源，打开 pip.ini，把内容改成：
    [global]
index-url = https://pypi.org/simple
  • 或者直接删除 pip.ini 文件。

第三步：使用 venv 创建和管理虚拟环境 ​

venv 是 Python 自带的工具，能创建独立的环境，适合运行不同项目的 AI 软件。

  1. 创建虚拟环境

    • 进入一个文件夹（比如新建的“AIProject”）：
      进入该文件夹，删掉地址栏内容，输入cmd回车，打开终端
    • 在终端中输入命令创建环境：
      python -m venv myenv
      myenv 是环境名字，会在文件夹里生成一个“myenv”子文件夹。

  2. 激活虚拟环境

    • 输入：
      myenv\Scripts\activate
      按回车，看到 (myenv) 就成功了。

  3. 退出虚拟环境

    • 输入：
      deactivate
      (myenv) 消失就退出了。

  4. 删除虚拟环境

    • 不需要时，直接删除 myenv 文件夹就行（右键 > 删除）。

第四步：用 pip 安装 PyTorch（支持 CUDA 11.8、12.4、12.6） ​

PyTorch 是 AI 软件常用的模块，支持 GPU 加速（需要英伟达显卡和 CUDA）。我们以 Windows 为例安装不同 CUDA 版本的 PyTorch。

  1. 确保在虚拟环境中

    • 输入 myenv\Scripts\activate，确认有 (myenv)。

  2. 安装 PyTorch

    • 根据你的 CUDA 版本（教程二有检查方法），输入对应命令：
  • CUDA 11.8：
    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
    • CUDA 12.4：
      pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
    • CUDA 12.6：
      pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
  • torch 是主模块，torchvision 处理图像，torchaudio 处理音频。

  1. 验证安装

    • 输入：
      python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"
    • 如果输出类似 2.6.0（版本号）和 True，说明安装成功且 GPU 可用。
    • 如果是 False，检查 CUDA 是否装好（参考教程二）。

  2. 没装 CUDA？用 CPU 版

    • 如果没有英伟达显卡或 CUDA，输入：
      pip install torch torchvision torchaudio
      装的是 CPU 版，能跑但速度慢点。

最后：开始你的 AI 之旅！ ​

现在你会用 pip 装模块、设置镜像源、用 venv 管理环境，还装好了 PyTorch。如果你的 AI 软件有运行命令（比如 python run.py），在虚拟环境中试试吧！