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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

  1. 使用国内源来下载Anaconda,这里选择的是2024年版本。image-20240819160352565
  2. 安装Anaconda3,到这步勾选这三个选项。
    image-20240819164129671
  3. 最后一个页面取消勾选这两个选项,至此Anaconda就安装完毕了。
    image-20240819164530500
  4. 配置环境变量,流程如图所示
    image-20240819165414602
  5. 使用 conda --version 验证Anaconda是否安装成功
  6. 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

  1. 进入Nvidia官网,输入自己的显卡型号

点击开始搜索,下载驱动

  1. 更新驱动,这里有几个选项勾选一下
    a. 默认OK
    image-20240819170733524
    b. 选择第二个
    image-20240819170544123
    c. 选择自定义
    image-20240819170850835
  2. 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)

  • 官网下载:访问 Anaconda 官网,选择 Windows → 64-Bit Graphical Installer(推荐)。

  • 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

  • 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

  • 选择安装类型

    • Just Me:仅当前用户可用(推荐)。

    • All Users:需管理员权限,所有用户共享。

  • 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)。

  • 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)

  • 手动添加路径

    1. 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  
      
    2. 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。

  • 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)

  • 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)

  • 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 nvidia

​3. 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)

 

http://www.dtcms.com/wzjs/112752.html

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