1 安装 Python

PyTorch 需要 Python 3.8 或更高版本。推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 管理 Python 环境（避免权限问题）：

• 下载 Anaconda：官网链接

• 或 Miniconda（轻量版）：Miniconda 下载

安装后验证 Python 是否可用：

python --version  # 或 python3 --version

2 创建虚拟环境（推荐）

使用 conda 或 venv 创建独立环境：

conda create -n pytorch_env python=3.10  # 创建名为 pytorch_env 的环境
conda activate pytorch_env               # 激活环境

 3 安装 PyTorch               

3.1 GPU版本安装 

根据你的硬件和操作系统选择安装命令： 选项 1：官方推荐命令 访问 PyTorch 官网，选择你的配置（如 CUDA 版本或无 GPU），生成安装命令。

在cmd里面，输入nvidia-smi查看GPU驱动程序版本：

 在官方文档里面找到适合你设备的PyTorch版本及对应的安装指令执行即可：Previous PyTorch Versions

要保证你选择的CUDA版本号<=你的GPU驱动程序版本

如：

conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

离线安装：

浏览器打开链接：https://download.pytorch.org/whl/cu121

找到torch，点击进入下载页面，找到适合自己cuda版本的安装包，下载即可（使用迅雷下载比较快）

 完成后，在Anaconda prompt界面切换到自己的虚拟环境，并将目录切换到torch安装包所在的文件夹，输入命令：

torch-2.3.1+cu121-cp310-cp310-win_amd64.whl

测试：

安装完成后，在pycharm中输入代码：

import torch

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

3.2 CPU版本安装

在任务管理器中查看GPU是否为NVIDIA ：

 

如果驱动不是NVIDIA ，说明没有CUDA，建议安装CPU版本

或者

在cmd里面，输入nvidia-smi查看GPU驱动程序版本：

如果显示以上信息，说明没有安装NVIDIA 驱动，建议安装CPU版本

pytorch安装

在官方文档里面找到适合你设备的PyTorch的CPU版本及对应的安装指令执行即可：Previous PyTorch Versions

离线安装：

浏览器打开连接：https://download.pytorch.org/whl/cpu/

 找到torch，点击进入下载页面，找到适合自己cuda版本的安装包，下载即可（使用迅雷下载比较快）