利用Anaconda+Pycharm配置PyTorch完整过程

说在前面：这篇是记录贴，因为被配置环境折磨了大半天，所以记录下来下次方便配置，有点像流水账，有不懂的地方可以评论问。

参考文章：

https://blog.csdn.net/m0_48609250/article/details/129402319

环境：

系统：Windows11

显卡：1660Ti

这里跳过，随便在网上找个教程就行，记得安装社区版。

两个网站都可以下载，选择适合自己电脑的版本下载即可

点击电脑的搜索，搜索Anaconda，点击打开它

运行命令，创建虚拟环境，这里随便命名，因为是学习过程，就命名Test也行。

c 复制代码

创建+激活
conda create -n 虚拟环境名字 python=版本
conda activate 虚拟环境名字

首先查看自己的电脑的GPU，我的是1660Ti，一般来说不是太老的显卡就安装最新的CUDA即可。

打开电脑cmd命令行，输入nvidia-smi，会显示CUDA version，一般来说就这个大版本就行，我的是12.3，12系的CUDA都可以，往下两个版本也没问题。

打开PyTorch官网，选择相应的版本下载即可，这里=要选择对应的CUDA

下载办法就是把下面的Run this command命令复制，

在Anaconda PowerShell Prompt环境下激活上面创建的Anaconda环境，激活命令上面有写，一定先进行激活

c 复制代码

激活命令：
conda activate 虚拟环境名字

激活之后，把复制的Run this command命令运行等待即可。

运行安装时间视网络情况而定，大小一般就是2-3G。

1、输入conda list，看看list中是否有pytorch或者torch

2、输入python

输入import torch

输入torch.cuda.is_available()

如果显示True，就说明Pytorch安装成功

这一步要仔细，

1、创建新项目，选择自定义环境，选择Select Existing已存在，类型选择Conda，路径选择你安装的Anaconda文件夹下的conda.bat，最后环境选择你之前创建的虚拟环境名字，具体看下图

到这里就安装完成了，可以运行命令试试，

c 复制代码

import torch

print("PyTorch version:", torch.__version__)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())

如果输出Pytorch的版本和CUDA状态，那恭喜你，成功了！下面开始激情四射的AI之旅吧！