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
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
因为的cuda版本是11.6并没有显示，所以去 更多版本里查看
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
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
python
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
