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当你深度学习玩多了,可能就体会到conda的方便了。--认知up吧
前言
这篇文章改了一次,因为我之前使用清华源的原因,导致pytorch下载下来是个cpu版本的,深度学习要是没有gpu,你还玩个屁,电脑都撸冒烟了要。
如果你也下载成cpu版本,你可以通过路径,找到具体的pytorch库,然后把相关文件夹都删掉。
我这下面的已经是gpu版本了。

正文
首先,打开Anaconda Prompt
然后输入创建环境的命令
我这里创建一个pytorch
的环境名称,使用3.8.2的python版本。因此,输入命令行如下
shell
conda create -n pytorch python=3.8.2

中途可能需要输入y,表示继续安装。
然后你可以使用如下命令,去查看你配置的所有环境
shell
conda env list

可以看到,环境已经有了,我这里的环境都是放到了c盘以外的,如果需要解决环境迁移的,可以看我之前写的这篇文章,因为pytorch这种框架,动辄3个G,放在c盘,可能占用较大内存。
anaconda修改安装的默认环境
接着,你需要激活一下环境,后续才能在这里面安装pytorch框架,否则,关着门,是装不了东西的。
shell
conda activate pytorch

可以看到,此时已经激活pytorch环境了。
首先,pytorch库挺大的,下载慢特别正常。
最重点的是,千万不要去设置清华源,如果使用清华源下载的话,下载下来的pytorch是cpu版本的,后续你有显卡,也发挥不出作用。
然后去pytorch官网上找对应命令,这里大家最好在cmd中输入nvidia-smi
查看一下你的cuda版本。
shell
nvidia-smi

官网地址:https://pytorch.org/get-started/locally/#windows-pip

建议使用pip进行下载。
shell
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

这样就安装好了。
使用pip list查看一下库
shell
pip list
注意,你看看这些版本后面有没有带cu的,如果没有,说明你下载的cpu版本的。
需要重新下载gpu版本的。
正确的如下:

以后你就可以去用这个环境,进行深度学习的环境配置了。
pycharm设置
打开pycharm,进行如下设置,注意conda可执行文件,一般是在你下载anaconda下的scripts下的conda.exe


然后你就可以使用之前创建好的环境了。