简洁安装配置在Windows环境下使用vscode开发pytorch

使用anaconda安装pytorch，通过vscode集成环境开发pytorch

下载 anaconda

下载网址，选择对应系统的版本 https://repo.anaconda.com/archive/
windows可以选择Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe
检查 conda 是否安装成功
conda --version
升级 conda
conda update conda
添加镜像源

bash 复制代码

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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

查看已经添加的channels

bash 复制代码

conda config --get channels

安装conda完成配置安装Python虚拟环境

bash 复制代码

conda create --name py311 python=3.11
conda activate py311

使用命令检查配置环境

bash 复制代码

conda env list

安装pytorch conda install pytorch

直接执行
安装pytorch，它默认安装的是cpu版本的pytorch。

bash 复制代码

conda install pytorch

要安装很多插件，需要等一段时间

配置vs code 的pytorch的开发环境

安装如下插件

测试pytorch是否正确安装

新建一个扩展名为py的文件，代码如下：

bash 复制代码

import torch

# 检查是否可以使用GPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"Using device: {device}")

# 创建一个简单的张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], device=device)
print(f"Tensor x: {x}")

# 创建y张量
y = torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0], device=device)
print(f"Tensor : {y}")
# 张量加法
z = x + y
print(f"Tensor z (x + y): {z}")

# 张量乘法
w = x * y
print(f"Tensor w (x * y): {w}")

运行py文件，右下角选择py311环境
输出如下使用CPU的环境

bash 复制代码

Using device: cpu
Tensor x: tensor([1., 2., 3.])
Tensor : tensor([4., 5., 6.])
Tensor z (x + y): tensor([5., 7., 9.])
Tensor w (x * y): tensor([ 4., 10., 18.])