新手上路：在Windows CPU上安装Anaconda和PyCharm
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下一篇，我会分享在此基础上，配置anaconda虚拟环境。针对虚拟环境中添加pytorch和dgl。
这花费了我一些时间。但我成功找到了解决方法。
一. 确认自己是CPU
在开始之前，确保你的计算机使用的是CPU而非GPU。
当然，以下是针对第一点“确认自己是CPU”的修改部分：
为什么选择CPU教程？
在众多的编程和数据分析教程中，很多都专注于GPU加速，这对于需要进行大量计算的高级用户来说非常有用。然而，对于大多数使用轻薄本或日常办公电脑的用户来说，CPU才是他们的主要计算资源。因此，本教程专注于为使用CPU的用户提供指导。
GPU与CPU的区别
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GPU（图形处理单元）：专为并行处理设计，能够同时处理多个任务，非常适合图形渲染和复杂计算，如深度学习。
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CPU（中央处理单元）：是计算机的主要处理器，负责执行程序指令、处理数据和控制其他硬件设备。CPU通常用于日常计算任务和不需要大量并行处理的应用。
简而言之，GPU比CPU处理速度快。
如何判断自己是CPU
要确定你的计算机使用的是CPU，你可以：
- 计算机右击–>管理–>设备管理器–>显示适配器
这是GPU，恭喜你，你可以去看其他文章啦
如果你这里没有NVIDIA（英伟达）显卡，那么，所谓CUDA与你无缘了。我们只能用CPU做一些简单的实验。（太大的实验建议还是租服务器吧）
好，确定自己只能用CPU之后，我们依然需要安装虚拟环境。虚拟环境的使用可以帮助我们隔离出一个干净的环境来运行代码，防止包之间起冲突。下面来一步一步安装。
二. Anaconda 安装包 和 Pycharm 安装包
步骤1：下载Anaconda
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访问 Anaconda官方网站。
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选择适合Windows的版本进行下载。
步骤2：下载PyCharm
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访问Pycharm 官方网站（下载还是很快的）
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选择“Community”（免费版）（Professional是专业版，需购买）。
↑这里是专业版，再往下滑↓
三、安装anaconda
四、配置环境变量（很重要，不能跳过哦）
五、安装Pycharm
这三步，有一位博主写的非常详细认真。我也是在这位博主的博客帮助下成功安装。故不再重复造车轮。
下面附上地址：请跳转
这篇博客中，软件安装在了C盘，但我装在了D盘。
经验证，大家可以放心的把anaconda和pycharm装在D盘，这并不会影响安装成功。
结语
现在，你已经成功在Windows CPU上安装了Anaconda和PyCharm。你可以开始你的Python编程之旅了！
希望这篇博客对你有所帮助！
原文地址：https://blog.csdn.net/m0_53503719/article/details/142432619
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