PyTorch 环境配置

目录

  • [一、安装 CUDA](#一、安装 CUDA)
  • [二、安装 PyTorch](#二、安装 PyTorch)
    • [1. 创建虚拟环境](#1. 创建虚拟环境)
    • [2. 安装 PyTorch](#2. 安装 PyTorch)
  • [三、在 PyCharm 上创建一个 PyTorch 项目](#三、在 PyCharm 上创建一个 PyTorch 项目)

参考文章:

2025年最新PyTorch环境配置保姆级教程(附安装包)

超详细 CUDA 安装与卸载教程(图文教程)

PyTorch安装、配置环境(全网最新最全)

默认已经安装好了 Anaconda 以及 PyCharm ,win + r 输入 cmd ,使用 conda --version 命令查看 Anaconda 的版本;python --version 命令查看 Python 的版本。

一、安装 CUDA

  • 检查显卡型号:计算机管理 → 设备管理器 → 显示适配器
  • win + r 输入 cmd ,使用 nvidia-smi 命令显示显卡驱动版本和 cuda 版本。
  • 安装 CUDA :
  • 配置环境变量:系统属性 → 环境变量 → 系统变量 → 双击 Path ,根据 CUDA 安装的路径新建以下几条(如果没有)。

    D:\CUDA
    D:\CUDA\v12.8\bin
    D:\CUDA\v12.8\libnvvp

  • 验证 CUDA 是否安装成功:打开命令提示符(Win + R,输入 cmd),输入 nvcc --version 命令,如果命令行成功显示了 CUDA 的版本信息,则表明 CUDA 安装和环境变量配置已成功。

二、安装 PyTorch

1. 创建虚拟环境

参考文章:【在 Anaconda 上安装多版本 Python 环境并在 PyCharm 中配置

  • 打开 Anaconda Prompt ,输入命令 conda create -n [名称] python=[版本] 创建一个新的虚拟环境。
  • 环境创建完成后,输入命令 conda activate [环境名称] 激活该环境。

2. 安装 PyTorch

  • 验证 PyTorch 是否安装成功:确保进入已激活的 PyTorch 虚拟环境中,依次输入以下代码并执行
bash 复制代码
python  # 进入 Python 环境,若需要退出 Python 环境,请输入 exit()
import torch 
print(torch.__version__)  # 输出安装的 PyTorch 版本号
print(torch.cuda.is_available())  # 成功检测到 PyTorch 并可以使用 GPU

三、在 PyCharm 上创建一个 PyTorch 项目

  • 文件 → 新建项目
  • 验证是否成功
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