开发环境准备

配置深度学习环境

配置参考

vscode连接到conda环境

1.安装python插件

2.打开自己的.py文件

3.Ctrl + Shift + P 呼出命令面板，输入Python: Select Interpreter，选择自己的conda环境

4.执行测试

import torch
import time

print("=" * 40)
print(f"🚀 PyTorch 版本: {torch.__version__}")

# 1. 检测 GPU (CUDA) 是否可用
cuda_available = torch.cuda.is_available()
print(f"💡 CUDA 硬件加速是否可用: {cuda_available}")

if cuda_available:
    device = torch.device("cuda")
    print(f"✅ 当前显卡型号: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
else:
    device = torch.device("cpu")
    print("⚠️ 未检测到可用 GPU，将使用 CPU 运行。")
print("=" * 40)

# 2. 创建一个矩阵并在指定设备上做个简单计算
print("\n正在尝试创建一个 3x3 的随机矩阵...")
x = torch.rand(3, 3, device=device)
print("矩阵内容:\n", x)

print("\n正在进行矩阵乘法测试...")
start_time = time.time()
# 让矩阵自己乘自己 1000 次
for _ in range(1000):
    x = torch.matmul(x, x)
end_time = time.time()

print(f"🎉 计算完成！耗时: {(end_time - start_time):.6f} 秒")