第一步 ： 從清華大學開源軟件鏡像站下載Anaconda：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D

安裝過程中需要勾選如下圖

裝好后測試是否裝好，先配置環(huán)境變量（可能anaconda安裝好后自己就有了）

打開CMD，輸入代碼

conda list

回車出現包的信息則說明安裝完成

打開Anaconda Navigator（桌面沒有的話就點擊左下角看最近添加）可以看到spyder已經下好了

第二步：下載CUDA（GPU）
注意：沒有NVIDA的顯卡是不能使用CUDA的?。。。。。。。。?br /> 如果顯卡不是N卡的話，就不能使用GPU加速的?。。。?！
但親測之后就算沒有下載CUDA，只要pytorch包下載在spyder里，是能使用CPU來加速的，進行一些簡單的學習是沒有問題的。

下載CUDA前，查看自己電腦能安裝CUDA的最高版本，打開NVIDA控制面板

可以看到我的CUDA能安裝11.1版本的（這不代表你的電腦就安裝這個版本，而是最高能接受這個版本?。?br />

然后我們進入CUDA工具包安裝官網
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

可以看到有很多版本，但這個時候可以看一下pytorch官網
https://pytorch.org/get-started/locally/

這里最高CUDA選擇10.2，但由于本人的電腦就是裝不了10.2，所以選擇了10.1 updata2

點進去是這個樣子的

然后右下角下載好后開始安裝，遇到下圖這個注意勾選。

安裝過程如果出錯的大概率是你的電腦沒有 Visual Studio,如果真出錯了可以下個VS2019試一試，我就是出錯在這。

安裝完成后測試是否安裝完成，打開CMD輸入

nvcc -V

安裝完成的話就會出現下圖

可能會遇到nvcc不識別，我們就去找nvcc這個文件（如圖所示路徑）

找到之后把這個路徑添加到環(huán)境變量

添加之后，再次進入cmd，輸入nvcc -V測試安裝情況

到此CUDA安裝完成

第三步

Pytorch安裝
打開cmd，輸入下面兩行代碼（使用清華源加速）

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

先不要關閉cmd，然后進入pytorch官網
https://pytorch.org/get-started/locally/

熟悉的界面，因為我安裝的CUDA是10.1，所以CUDA選擇了10.1。
注意這段代碼

必須去掉-c pyorch
所以我們在剛才的cmd中輸入

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1

然后稍等一會，cmd就會開始安裝了，安裝過程中碰到Y/N就選Y就行了，因為我已經安裝過了，所以cmd里就是這樣的

等下載完成之后，打開cmd，輸入

ipython

然后再如下圖輸入

import torch
torch.cuda.is_available()

如果輸出了一個True，則pytorch安裝完成了。

第四步
環(huán)境配置與測試
打開Anaconda Navigator

在兩個環(huán)境中找一找有沒有pytorch一類的包

沒有的話只能重新下一次pytorch了
有的話打開spyder，可以在工具選項設置為簡體中文

然后輸入代碼測試

import torch
print('Torch Version:',torch.__version__)
print('CUDA GPU check:',torch.cuda.is_available())

正常輸出的話，那么pytorch就裝好了

如果是要用pycharm來運行呢，則新建一個項目，選擇現有解釋器

然后在添加解釋器，在conda環(huán)境下如圖

然后創(chuàng)建就好了，創(chuàng)建完成以后，創(chuàng)建一個.py文件，輸入代碼

import torch
print('Torch Version:',torch.__version__)
print('CUDA GPU check:',torch.cuda.is_available())

運行如下，則配置完成了

到此這篇關于Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置詳解(GPU)的文章就介紹到這了,更多相關Anaconda spyder pycharm pytorch配置 內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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