目录1. 下载安装conda2. 新建Python3.12虚拟环境3. 下载英伟达驱动4. 安装CUDA版Pytorch5. CPU版本pytorch安装6. 下载并配置Pycharm保存虚拟环境1. 下载安装conda下载安装包镜像文件地址打开Anaconda Powershell Prompt输入conda --version2. 新建Python3.12虚拟环境新建虚拟环境命令conda create -n conda_name pythonx.x(带python版本的)新建python39环境:conda create -n python312 python3.12进入python39环境conda activate python312添加清华镜像网站到Anacondaconda config--addchannels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config--addchannels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config--setshow_channel_urlsyes如果需要 jupyter notebook可以使用conda或者pip命令进行安装pipinstalljupyter notebook在当前目录下输入jupyter notebook即可打开。3. 下载英伟达驱动下载nvidia驱动软件官网下载登录下载驱动。判断自己的电脑是否有英伟达的显卡没有显卡不需要安装驱动。windowsR输入cmd打开命令行输入nvidia-smi查看显卡驱动信息。这里的CUDA version12.3代表Cuda driver version是12.3是与显卡的驱动相关的。4. 安装CUDA版Pytorch判断自己的电脑是否有英伟达的显卡没有显卡不需要安装CUDA。确定显卡算力显卡由 GPU、显存等组成大部分情况下我们所说的 GPU 就等同于显卡但是实际情况是 GPU 是显示卡的“心脏”、核心零部件、核心组成部分。GPU 本身并不能单独工作只有配合上附属电路和接口才能工作这时候它就变成了显卡显卡算力是指显卡处理信息的能力。找到显卡对应算力算力查找我的是4060Ti居然没有假设算力是8.9算力8.9对应cuda版本是11.8左右CUDA Runtime 是以 CUDA Driver 为基准开发的运行时库CUDA Runtime Version 是指 CUDA 运行时的版本也就是这一部分需要确定的 CUDA 版本。CUDA Driver Version 和 CUDA Runtime Version 要充分发挥显卡的算力此外CUDA Driver Version 还要满足 CUDA Runtime Version 的某些新功能所以三者之间的关系需要满足“显卡算力对应的 CUDA 版本≤CUDA Runtime Version≤CUDA Driver Version”。11.8我要安装的CUDA版本12.3----------- 安装CUDA版本为11.8、12.1都可以版本尽可能新12.1在pytorch官网选择你要安装的版本信息选择pip或者conda安装方式然后下面会显示你需要安装的安装命令。以前的版本复制代码到powershell,注意要删除-c pytorch不删除默认使用官网网站地址下载删除之后下载要快一些网速好也可以不删除#原本condainstallpytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda12.1-cpytorch-cnvidia#删除之后condainstallpytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda12.1-cnvidia查看是否安装成功importtorchprint(torch.__version__)5. CPU版本pytorch安装在pytorch官网选择你要安装的版本信息选择pip或者conda安装方式选择CPU版本然后下面会显示你需要安装的安装命令。复制代码到powershell,注意要删除-c pytorch不删除默认使用官网网站地址下载删除之后下载要快一些网速好也可以不删除#原本condainstallpytorch torchvision torchaudio cpuonly-cpytorch#删除之后condainstallpytorch torchvision torchaudio cpuonly-cpytorch查看是否安装成功importtorchprint(torch.__version__)6. 下载并配置Pycharm进入pycharm官网下载最新版pycharm专业版自己网上找激活教程打开pycharm点击设置①点击 conda environment conda 环境②选择conda可执行文件conda安装目录下\condabin\conda.bat,点击 load environements 加载环境④选择 Using existing environment(使用现有环境,选择自己的虚拟环境。安装完毕保存虚拟环境保存虚拟环境配置pip freeze requirements.txt从requirements.txt 下载环境pip install -r requirements.txt