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1 安装anconda

下载地址: https://www.anaconda.com/download#downloads
验证是否安装成功：打开cmd, 输入 conda

验证环境变量是否配置成功，打开cmd，输入 conda --version

创建虚拟环境，如
conda create -n pytorch_1.4_gpu python=3.6
conda create -n pytorch_1.4_cpu python=3.7

2 安装pycharm

下载地址：https://www.jetbrains.com.cn/en-us/pycharm/download/?section=windows

3 安装显卡驱动

下载地址：https://www.nvidia.com/download/index.aspx?lang=en-us

查看显卡驱动版本
方法1：NVIDIA控制面板 → 系统信息
方法2：cmd窗口 → nvidia-smi

4 根据显卡驱动版本下载CUDA

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#major-components
下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

默认安装位置：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1
cuda安装验证:nvcc -V

5 cudnn安装

地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下载后解压

将解压后的3个 文件夹复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1
进入到demo文件夹C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\extras\demo_suite执行两个程序查看cudnn是否安装成功

6 根据CUDA版本安装pytorch

http://pytorch.p2hp.com/

通过图片上链接https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121下载pytorch
通过搜索的方式下载需要的版本，如

如果没有GPU直接下载

注，此处下载的版本需要与anconda中创建的虚拟环境的python版本一致

安装方式：激活虚拟环境，打开下载文件的文件位置，输入：
pip install torch-2.1.0+cu121-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.16.0+cu121-cp39-cp39-win_amd64.whl


验证是否安装成功

import torchprint("hello pytorch {}".format(torch.__version__))
print(torch.cuda.is_available())

7 pytorch卸载

conda uninstall pytorch
conda uninstall libtorch