深度学习框架搭建（Vscode/Anaconda/CUDA/Pytroch）
目录
一 Vscode安装
二、Anaconda安装
三、更新显卡驱动
四、安装CUDA
五、安装Pytorch
六、Vscode配置
七、出现的问题汇总
一 Vscode安装
在 Windows 上安装
访问 VS Code 官网 https://code.visualstudio.com/，点击 "Download for Windows"下载适配的安装包，默认会下载稳定版（Stable）。
下载的是一个类似 VSCodeUserSetup-{version}.exe 安装程序，双击下载的 .exe 文件。
安装程序打开后，会要求你接受 Visual Studio Code 的条款和条件，点击"I accept the agreement(我接受协议)"，然后点击" Next(下一步) "。
选择安装位置，默认情况下 VS Code 会安装在以下目录 C:\Users\{Username}\AppData\Local\Programs\Microsoft VS Code，Username 为你的用户名，没特别要求按默认的来，点击" Next(下一步) "。
接下来是设置一些开始菜单的目录，按默认就好了，点击 " Next(下一步) "。
接下来，可以勾选以下选项（推荐）：
在桌面创建快捷方式。
将 VS Code 添加到右键菜单中（方便直接用 VS Code 打开文件）。
将 VS Code 添加到 PATH 环境变量（方便在终端中运行 code 命令）。
点击"Install(安装)"按钮，等待完成后启动 VS Code。
点击 "Finish(完成)" 按钮完成安装：
启动 VS Code ，界面如下所示：
安装汉化包
VScode 安装汉化包很简单，打开 VScode，点击左侧安装扩展图标，在搜索框输入 Chinese：
然后点击第一个搜索出来选项【Chinese (Simplified) (简体中文)】的 Install 按钮就可以：
安装完成后，重启 VSCode，界面显示的就是中文了。
二、Anaconda安装
- 使用国内源来下载Anaconda，这里选择的是2024年版本。
- 安装Anaconda3，到这步勾选这三个选项。
- 最后一个页面取消勾选这两个选项，至此Anaconda就安装完毕了。
- 配置环境变量，流程如图所示
- 使用 conda --version 验证Anaconda是否安装成功
- 安装好以后你的电脑会有一个Anaconda Prompt软件，双击打开如图所示
三、更新显卡驱动
先查看自己的显卡型号，方法：设备管理器 -> 显示适配器
检查驱动版本方法：Win+r打开cmd，输入
- 进入Nvidia官网，输入自己的显卡型号
点击开始搜索，下载驱动
- 更新驱动，这里有几个选项勾选一下
a. 默认OK
b. 选择第二个
c. 选择自定义
- 安装完毕后查看显卡驱动：win+r打开cmd -> nvidia-smi，记住这个CUDA的版本12.9，后面安装CUDA的版本要小于等于这个版本
四、安装CUDA
进入CUDA官网，选择12.0的版本
根据自己电脑情况选择对应选项，最后选Download
安装步骤和上述显卡驱动安装步骤一样，默认 -> 自定义，这里有几个可以取消勾选
将图片中的四个路径添加到环境变量中。
检查是否安装成功：cmd窗口中输入：nvcc -V命令
五、安装Pytorch
我们先来用Anaconda创建一个虚拟环境。
新建虚拟环境。
a. 打开Anaconda Prompt，输入下面一行命令，即创建一个名字为pytorch2.2.2，python版本设置为3.9的虚拟环境。
Conda create -n pytorch2.2.2 python=3.9
b. 选择y，等待安装完毕即可。
c. 激活虚拟环境，即在Anaconda Prompt中输入下面一行命令，可以看到最前边的括号从base环境变成了pytorch2.2.2环境，接下来我们就要在这个环境中安装Pytorch。
conda activate pytorch2.2.2
d. 在新的虚拟环境中安装Pytorch，找到对应的命令，因为我们的CUDA是12.0版本，所以这里选择11.8版本的。
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
在Anaconda Prompt中输入上述命令，并选择y
验证pytorch是否安装成功，即输入图片中的几个命令：打开python解释器，导入torch库，使用torch.cuda.is_avaiable()看输出是否为True
六、Vscode配置
a.点击右下角选择解释器路径，就选择我们配置好的虚拟环境
b.验证配置
七、出现的问题汇总
1.Anaconda Prompt窗口打开一闪而退。
通过控制面板卸载
打开 控制面板 → 程序和功能，找到 Anaconda3 或 Python 3.x (Anaconda)，右键选择 卸载。
重新安装 Anaconda（优化版）
1. 下载安装包（推荐国内镜像加速）
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官网下载：访问 Anaconda 官网，选择 Windows → 64-Bit Graphical Installer（推荐）。
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清华镜像下载：访问 清华大学开源软件镜像站，选择最新版本（如
Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe）。
2. 运行安装程序
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以管理员身份运行：右键点击安装包，选择 以管理员身份运行。
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选择安装类型：
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Just Me：仅当前用户可用（推荐）。
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All Users：需管理员权限，所有用户共享。
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选择安装路径：
-
建议安装到非系统盘（如
D:\Anaconda3），路径名称避免中文或空格。 -
勾选 Add Anaconda to my PATH environment variable（不建议勾选，可能导致环境变量混乱）。
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注册默认 Python：勾选 Register Anaconda as my default Python 3.x（除非需多版本共存）。
3. 配置环境变量（若安装时未勾选 PATH）
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手动添加路径：
-
找到安装目录（如
D:\Anaconda3），复制以下三个路径：plaintext
D:\Anaconda3 D:\Anaconda3\Scripts D:\Anaconda3\Library\bin -
打开 系统属性 → 环境变量，在 系统变量 的
PATH中新建并粘贴上述路径。
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验证配置：
打开新的命令提示符，输入conda --version，若显示版本号（如conda 23.9.0），表示配置成功。
4. 优化镜像源（加速包下载）
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添加清华镜像：
打开 Anaconda Prompt，输入以下命令：bash
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 --set show_channel_urls yes -
验证镜像：
输入conda config --show channels，若输出包含清华镜像路径，说明配置成功。
创建虚拟环境（推荐）
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通过命令行创建：
bash
conda create -n py310 python=3.10 conda activate py310
2.Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'torch'
1. 确认虚拟环境已激活
- Windows:
pytorch_env\Scripts\activate
2. 重新安装 PyTorch
根据你的 CUDA 12.0 环境，建议安装兼容 CUDA 11.8 的 PyTorch（PyTorch 官方可能尚未完全支持 CUDA 12.0）：
通过 pip 安装
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118通过 conda 安装
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia3. 验证安装
安装完成后，在 Python 中运行以下代码：
import torch
print(torch.__version__) # 应输出 PyTorch 版本（如 2.0.1）
print(torch.cuda.is_available()) # 应返回 True
print(torch.version.cuda) # 应显示 11.8（即使系统有 CUDA 12.0）