零.前置环境

1.NVIDIA GPU Computing Toolkit已安装

版本为：11.6

已添加到环境变量

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\libnvvp

在cmd中查看cuda版本

方法1：nvidia-smi

方法2：nvcc -V

2.安装pycharm

我安装的是专业版，自行安装

3.相关信息

windows版本

一、安装Anaconda

anaconda镜像网站

我下载的是：Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64

一般情况一直next按默认设置，但是注意下面：

（1）选ALL Users

（2）放在 E:\Anaconda\

（3）下面两个可以选，也可以不选，都没大问题，因为我卸载过anaconda所以我全勾上了

安装完成后，在开始界面能看到

二、修改创建新env的地址 + 镜像

（1）env地址设置

因为我想要默认创建的新环境在 E:\Anaconda\envs 下

在下面地址中，找到.condarc文件

C:\Users\15850\.condarc

添加以下内容：

envs_dirs:- E://Anaconda//envs

（2）镜像设置（也可以在anaconda prompt中以命令行设置）

show_channel_urls: true
channels:- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- defaults

 或者在anaconda prompt中以命令行设置

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

三、安装torch

0.版本说明

PS：这步骤可以先不看，先1，等装torch时再来看

因为我的cuda版本是11.6，所以需要查看安装的 pytorch版本是多少在官网查看 

 pytorch官网

因为的cuda版本是11.6并没有显示，所以去 更多版本里查看

更多版本链接

找到我的cuda对应的版本

conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge

pytorch1.12.0

torchvision0.13.0

torchaudio0.12.0

cudatoolkit11.6

python3.8（我想要安装的python版本是3.8）

1.创建环境

打开anacaonda prompt，创建环境并激活，创建了一个名字为：py38，python环境为3.8的conda环境

conda create -n py38 python=3.8

 查看拥有的conda环境，base是默认环境，py38是刚刚创建的环境

conda env list

在文件夹下也能查看文件创建成功

进入到py38这个环境

conda activate py38

2.安装torch(GPU版本) 

根据【0.版本说明】，我们知道了想要下载的版本

torchvision0.13.0

pytorch1.12.0

torchaudio0.12.0

cudatoolkit11.6

那么就在下面的链接下可以下载

pytorch下载镜像

我的cuda版本：11.6，所以在界面中搜索：cu116（快捷键：CTRL+F）

有两种安装方法，一是下载后安装，二是直接在anaconda prompt中安装，下面分别举例介绍

（1）下载后安装（torchvision0.13.0）

下载下来之后，进入到anaconda prompt中安装

文件放在：D:\Code\atools

D:
cd Code
cd atools
pip install "torchvision-0.13.0+cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl"

查看是否安装成功

conda list

（2）直接在anaconda prompt中安装 （pytorch1.12.0）

pip install torch==1.12.0+cu116 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

查看是否安装成功

 安装：torchaudio==0.12.0

pip install torchaudio==0.12.0+cu116 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3.在anaconda prompt中测试安装是否成功

python
import torch
torch.__version__
print(torch.cuda.is_available())
exit()

四、在pycharm中配置

可以新建，也可以修改原来代码的编译环境。我在此演示后者

因为conda的环境在下面的文件中

E:\Anaconda\Scripts\conda.exe

所以进行以下设置

 

设置完成

 编写以下代码

import torch
print(torch.cuda.is_available()) # 查看GPU是否可用
print(torch.__version__)

 

运行之后的结果 

PS：新建项目，完成下面的步骤就和上面步骤一样，我就不演示了