为了防止自己遗忘安装过程，同时能对需要的人提供帮助，故写该教程。

一、安装Anaconda

1.下载安装包

这里进入官网，进行下载Anaconda | Anaconda DistributionAnaconda’s open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.https://www.anaconda.com/products/distribution#download-section

找到对应的python版本，进行下载。

完成下载后，输入指令：

cd bash

根据提示信息进行安装（全部enter）

2.配置环境变量

which anaconda #找到安装好的conda路径vim ~/.bashrcexport PATH="/conda的路径:$PATH"#例如export PATH="/home/fyq/anaconda3/bin:$PATH"source ~/.bashrc

3.验证安装

输入指令：

conda --version

得到输出，完成Anaconda的安装

二、配置虚拟环境

由于它的源是在国外，故下载时常会出现速度慢，且不稳定，还时常报错，故这里使用清华的镜像源。清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

输入指令添加镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/conda config --set show_channel_urls yes

输入指令，验证其已成功添加：

conda config --show channels

可见输出以下内容

创建虚拟环境：

conda create -n  python= #例如conda create -n pytorch python=3.8（这里创建了一个名为pytorch的虚拟环境）

输出如下时，创建成功

如果在该过程中报错，可尝试输入如下指令，更新conda后，再次创建

conda update --all

创建好虚拟环境后，输入指令，进入该虚拟环境：

source activate #例如source activate pytorch

输出如下，括号中的即为你虚拟环境的名称

三、安装pytorch

由于虚拟机的限制，为这里安装的pytorch为cpu版本的。（以下内容都在上述创建的虚拟环境中进行）

进入pytorch的官网，找到你要安装的版本

得到安装指令：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

后删除其中的 -c pytorch ，其作用是从默认的仓库里进行安装pytorch，而我们这里使用的是清华源故需要将其删除，如果你要从默认源安装的话，直接输入该指令即可。

输入指令，安装pytorch

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly

输出如下内容时完成安装

验证安装：

python3import torchtorch.__version__ #各有两条下划线 _ _

输出如下，即安装成功

四、安装spikingjelly

输入指令：

 pip install spikingjelly

输出如下：

即安装成功。