【仿真基本功】【PyTorch】从头安装PyTorch（GPU版本）【2024/03/03更新】

安装步骤

注：下面提到的所有官网，都可以通过在任意搜索网站（如百度）上搜索对应名称而直接找到。

去Anaconda官网，下载最新版本的Anaconda3^[1](#1)。（注：PyTorch官网也推荐采用Anaconda进行包管理，因为Anaconda会安装所有的依赖库。）

【升级更新】

如果你电脑上已经安装了Anaconda的旧版本，可以打开Anaconda Navigator，直接在其中选择更新到最新版本。这样可以避免卸载再安装的麻烦。

注：这里只考虑NVIDIA的显卡，其他显卡请自行查询相关信息。

进入命令行 ^[2](#2) ，输入

复制代码

nvidia-smi

可以看到显卡支持的CUDA最高版本，如下图所示。

如果支持的版本较低，可以尝试更新CUDA的最新版本。

去PyTorch官网，查看PyTorch的安装需求。

目前（20230302）的安装需求是

复制代码

conda create -n pytorch python=3.12.2
conda remove --name pytorch --all（删除pytorch环境）

复制代码

conda activate pytorch

复制代码

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

（复制自PyTorch官网，见本文第二张图片。）

python 复制代码

import torch
torch.__version__

如果没有报错且能够正常输出当前的pytorch版本，那么安装就顺利完成了。

注：如果习惯用Anaconda自带的IDE（Integrated Development Environment，集成开发环境），如Spyder等，也可以不下载PyCharm。不过个人在多年前经过对比尝试后，出于便捷性的考虑，还是更倾向于使用PyCharm。

去PyCharm官网，找到下载界面 ^[3](#3)，根据自己的操作系统（Windows、macOS或Linux），找到PyCharm Community Edition（纯Python开发的IDE），点击下载，完成后安装。

如果觉得好用，请不要吝啬你的点赞哟~

这里写的是Anaconda3而非Anaconda，原因是过去Anaconda曾经存在分别支持Python 2和Python 3的两种版本，其中，支持Python 3的版本称为Anaconda 3。目前去Anaconda官网下载时，默认下载的就是Anaconda3。 ↩︎
进入命令行的方法至少有：① 在电脑中搜索"命令提示符"或"Anaconda Prompt"，然后点击进入；② 使用键盘上的快捷键 "Win+R"，在弹出的窗口中输入"cmd"（即command【命令】的缩写），点击"Enter"（回车键）进入。 ↩︎
进入PyCharm官网后，不要直接下载软件。因为此时下载的是PyCharm的专业版（for专业开发者），只有30天的试用期，到期如不付费需要重新安装。找到下载界面的方法随时可能变化，需要自行尝试。目前的方法是进入PyCharm官网后，点击第二行菜单最后一项的"Download"，如下图所示.
↩︎