Windows 下 PyTorch 入门深度学习环境安装与配置 CPU GPU 版 | 土堆教程

一、普及知识库

P2：聊聊python

勾选pip是为了后面安装库；勾选环境配置，即可在任何地方启动python，比如在命令行窗口输入“python”即可启动python。

P3:聊聊库（包）

python与库的关系（例子）：python是手机，库是应用软件。

在python官网中有一个package index可以查询各种包。

若想安装包，使用pip install 包

P4：聊聊PyTorch/Testorflow

PyTorch/Testorflow，是python的库。

pip install torch

P5：Anaconda

conda命令，可以使用conda install 包名

使用anaconda的最大原因：虚拟环境

安装时，选择第一个=在任何一个地方打开这个命令终端，在命令行中调用conda这个指令。

选择第二个=注册这个anaconda3作为主要的默认的python3.7作为系统环境，其他写代码的工具（比如pycharm）

P6：python

从cmd进入到anaconda的命令：conda activate base，即进入到anaconda这个解释器中。

从虚拟环境base中退出的命令：conda deactivate

python如何运行起来：将写好的代码放到anaconda中运行。

P7：pycharm

python的IDE

配置一个项目的时候，需要配置好python解释器

P8：显卡GPU及其相关概念

显卡（G[PU):用于显示的卡，英伟达品牌的显卡。提高神经网络训练的速度。

P9：环境配置中各软件的关系

P10:Windows下判断有无NVIDIA GPU

任务管理器-性能：有NVIDIA字样的即是。

二、环境安装与配置

（1）安装anaconda

（2）创建虚拟环境

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main

http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main

激活环境最主要、最核心的目的只有一个：改变当前命令行的系统路径（PATH）。

（3）GPU与CUDA准备工作

明白了，这里可以总结一下：查到的本机CUDA Version版本需要》=pytorch官网显示的CUDA版本。

本电脑算力=7.5，CUDA Driver Version=12.9

本电脑适用CUDA10.11.0-11.6（选择最新的更好）

（4）conda的通道与镜像地址

建议不要添加镜像地址，而是使用-c的命令方式。

（5）判断CUDA Runtinme版本

用pycharm在虚拟环境中建立一个项目