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药物
进入anaconda官网：https://www.anaconda.com/
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点击 download 下载文件，我这里是 Anaconda3-2022.10-Windows-x86_64.exe（后续更新版本exe文件会有差别）下载后打开 .exe 文件下载 anaconda：
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选择安装路径（用默认的路径也可以）：
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这里两个都选：
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然后安装就可以了。
1.2 检查环境安装成功打开 cmd，输入 conda（如果是下图这样就说明 anaconda 安装成功了）：
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输入 python，这里可以查看 Python 的版本：图片
1.3 创建虚拟环境在 cmd 中输入 conda create -n 环境名 python==版本号，如：conda create -n pytorch python==3.9.13（这里我自定义环境名为 pytorch，python 版本为 3.9.13）
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输入 y
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创建完就是这样的：
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1.4 进入/退出 刚刚创建的环境进入环境：输入 conda activate 环境名，如 conda activate pytorch
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退出环境：输入 conda deactivate图片
1.5 其它操作 1.5.1 查看电脑上所有已创建的环境conda info --env
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1.5.2 删除已创建的环境conda remove -n 环境名 --all
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2 安装 CUDA 和 CUDNN 2.1 查看自己电脑支持的 CUDA 版本可参考：如何查看自己电脑当前版本CUDA 可兼容的最高版本
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这就说明我的电脑可以安装的 CUDA 版本可以是 11.7.1 及以下的版本。
2.2 安装 CUDA建议先去 pytorch 官网看下目前可以直接用指令安装的 CUDA 版本（主要是为了方便后续操作），此外，https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 也提供了以前版本的安装指令：
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看 Compute Platform，有 CUDA 11.6 和 CUDA 11.7，而且我电脑支持的最高 CUDA 版本为 11.7.1，所以后续安装时就安 11.6 或 11.7 版本的 CUDA。
前往 CUDA 官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
这里以 11.7.0 版本为例：
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按如下选择（Installer Type两种都可以，因为是国外网站，下载用外网，如果速度慢的话就选 exe(network)）：
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下载完后执行 .exe 文件。
根据自己需求选择是否更改安装路径：
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选择自定义：
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这个不用管，点下一步就行：
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选择安装位置（这里我改了路径，用默认的也可以，这个路径要记住，后续要用）：
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至此 CUDA 安装结束。
2.3 安装 CUDNN进入官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
{jz:field.toptypename/}图片
先登录/注册账号，然后按如下选择：图片
将下载后的 zip 文件解压，里面的内容如下：
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找到刚才安装 CUDA 时选择的安装位置：
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然后将 CUDNN 中 bin 文件夹中的所有文件复制到 .../CUDA/v11.7/bin 中； CUDNN 中 include 文件夹中的所有文件复制到 .../CUDA/v11.7/include 中； CUDNN 中 lib/x64 文件夹中的所有文件复制到 .../CUDA/v11.7/lib/x64 中。
至此 CUDNN 安装结束。
2.4 检查 CUDA 安装成功（查看 GPU 使用率、显存占用情况）在 cmd 中输入 nvidia-smi，同时这个指令也可以查看 GPU 的一些信息，如果出现如下界面就说明 CUDA 安装成功了，这是最好的（但好像有的电脑会报错 'nvidia-smi'不是内部或外部命令，这不一定就表示 CUDA 安装失败了，可以搜一下解决方案，或者暂时不用管，继续往后做，即使安装失败也不会影响后续的操作，后面安装完 pytorch 后还能用其他代码检查 CUDA 是否可用）。
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3 安装 PyTorch 3.1 安装 PyTorch进入官网：https://pytorch.org/
点击 Install：
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按如下选择（CUDA 版本要对应），庄闲和游戏网下图中 Run this Command 中的指令后续要用到：图片
打开 cmd，进入之前创建的 Python 环境，输入 conda activate 环境名，如：conda activate pytorch
进入环境后输入指令（来源于上图）：conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia（这里要挂下外网，不然安装很慢的，没有条件的话请移步 【3.3 其它方法】。注意，不要像一些教程那样用清华源，用清华源安装的 pytorch 没有 GPU 版本的，全是依靠 CPU 的，GPU 和 CPU 的算力差距很大，跑深度学习代码时用 CPU 能慢死）
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输入 y：图片
然后等待安装就可以了，安装完是这样的：
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3.2 检查安装是否成功可输入如下指令：
import torch print(torch.version.cuda) # 查看 CUDA 版本 print(torch.cuda.is_available()) # 查看 CUDA 是否可用（即训练时是否可用 GPU） print(torch.cuda.device_count()) # 查看可行的 CUDA 数目
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3.3 其它方法如果没有加速器挂不了外网的话操作就比较麻烦了。这里再强调一遍！！！不要像一些教程那样用清华源，用清华源安装的 PyTorch 没有 GPU 版本的，全是依靠 CPU 的，跑深度学习代码时用 CPU 很慢。
在 PyTorch 官网中选择 Pip 的方法，找到如下网址：
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然后我们进入打开这个网址，也就是 https://download.pytorch.org/whl/cu117
里面就是这样的：
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建站客服QQ：88888888
我们需要自己下载的文件就是 torch，torchvision，torchaudio
然后我们先点击进入 torch，找到如下位置（根据自己的 CUDA 版本、python 版本找到相应的文件，cu117 指的是 CUDA 版本为 11.7，cp39 指的是 python 版本为 3.9，版本一定要对应上），点击下载：
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torchvision和torchaudio 同理：
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然后我们把这三个 .whl 文件随便放到一个文件夹下：
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然后打开 cmd，进入到这个文件夹，用 pip install 刚刚下载的文件 安装：
pip install torch-1.13.1+cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl pip install torchvision-0.14.1+cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl pip install torchaudio-0.13.1+cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl
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4 在 PyCharm 中使用 PyTorch首先新建项目，按如下步骤操作：
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然后点击 Create 创建项目即可
可通过以下代码测试使用 PyTorch：
import torch
print(torch.version.cuda) # 查看 CUDA 版本
print(torch.cuda.is_available()) # 查看 CUDA 是否可用（即训练时是否可用 GPU）
print(torch.cuda.device_count()) # 查看可行的 CUDA 数目
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3, 3).cuda())
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5 远程 Linux 服务器配置 PyTorch远程服务器配置 Anaconda 并安装 PyTorch 详细教程
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