Pytorch的环境配置

众嗦粥汁，环境配置一直是入门花时间最多的事情之一，我也是花了2个半小时左右的时间完成了进入深度学习的环境配置。

1.Pycharm下载

点击下载即可，对于学习深度学习建议下载专业版。

2.anaconda下载

anaconda体量比较大，个人喜欢精简的miniconda，只内置了conda的基本功能。点击进入清华大学开源软件镜像站，选择合适的版本直接下载。

3.关于python、cuda、pytorch的版本适配

首先，先基于个人显卡查看可用cuda toolkit平台，结合要使用的pytorch版本下载cuda toolkit。我用的是4060显卡，支持的cuda 平台到了12.7版本，建议使用11.8的版本，即cuda tookits 11.8。点击对应的版本，version选择11，下载完成后逐步安装即可。

下载完成后在cmd上输入nvcc -V即可查看cuda版本，正常显示release 11.8。

创建python环境，由于需要下载的pytorch缘故，建议python版本选择3.10。进入Anaconda Prompt，输入

conda cerate -n 你的环境名称(填dppy310即可) python==3.10

输入y同意进程继续。

随后输入

activate dppy310

激活环境，在该环境下进行pytorch的下载安装。

可以使用pip或者conda直接下载，但是因为网络原因，很多包无法下载或会遇到网络问题，有梯子可以直接用梯子，没有可以找国内镜像源。

conda install pytorch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1  pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

下载完成后进入pycharm，新建py文件

import torch

print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)

输出

2.5.1
True
11.8

即代表成功。