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首先解释一下，cuda和cudnn是不需要自己安装的，下载GPU版pytorch后会自动安装 ，在本文中安装pytorch后会有检验cuda是否安装的步骤。
安装Anaconda
安装
如果之前安装过Anaconda，可以使用Everything搜索 Uninstall-Anaconda，运行exe文件直接删除，安装路径删除完后，C盘中还会有残留，注意：只删C盘的，用Everything查找并删除残存在C盘里关于 .condarc（此后缀文件）、jupyter、ipython、continuum、.matplotlib（注意只删有.的）、anaconda 以及conda（.conda也删） 的文件。然后删除环境配置，在下文“配置环境”中。
可以在官网进行安装，但是官网上需要注册比较麻烦，所以直接使用镜像网站，还能下载快一些。有许多镜像站可供选择，笔者使用清华镜像站，下拉找打Anaconda，点击archive，下滑到中间会有2024版，笔者选择安装2023版，Anaconda3表示版本，注意后缀，选择Windows-x86_64.exe（x86_64根据自己电脑选择）。
下载玩后点击exe文件运行，点next，I agree。
点Just me，选择安装路径，要装在空白文件夹，尽量不要装C盘
默认不用勾选，注意这里有的可能只选了第一个，因为之前在电脑上装过python，可以勾上第三个。然后点击Install耐心等待安装结束，完成后会有一个安装VScode的步骤（没有的是安装过了），选择跳过，之后都下一步就安装完成了。装完后可在开始菜单里全部应用找到Anaconda prompt和Jupyter
配置环境
我们上一张图是没勾选第二个选项的，因为自动配置容易出问题，所以我们手动配置。在开始菜单搜索环境， 点击编辑系统环境变量，点击下边环境变量。用户变量和系统变量都可以，点击PATH。
通过右侧的“新建”按钮，可新建环境变量的路径，找到刚才安装的路径，将【Anaconda】【\Anaconda\Scripts】与【\Anaconda\Librarybin】添加到环境变量，全部确定。之前下载过Anaconda的需要将之前的这三个删除。请注意，若此前您为其它单独的Python解释器添加过环境变量，请在删除它的环境变量，否则Anaconda的环境变量会被挤出来(即点击确定后，再点进来会自动消失)。
安装Pytorch
选择版本
pytorch有CPU和GPU版本，建议选择GPU版本（较老的A卡是不支持GPU版本的），笔者是英伟达显卡。
计算资源依赖:
CPU 版本:CPU 版本的 PyTorch 主要依赖于计算机的中央处理器
GPU 版本:GPU 版本的 PyTorch 则依赖于图形处理器
性能表现:
CPU 版本:CPU 版本的 PyTorch 在处理规模较小的模型和数据集时表现良好。
GPU 版本:GPU 版本的 PyTorch 可以充分利用 GPU 的并行计算能力显著提高计算速度
进入PyTorch官网或 PyTorch 中文，在计算机平台，CPU版直接选择CPU，GPU版选择跟驱动适配的CUDA版本，在开始菜单输入NVIDIA，点击NVIDIA controlle panel，点击帮助，系统信息，查看驱动器版本号，进入网站CUDA 12.6 Update 2 Release Notes，向下翻可以看到对应版本。笔者选择12.1版本。如果版本号太低而没有对应CUDA，可以去英伟达官网升级驱动，也有可能是设备太老，就不建议使用GPU版本。
安装
进入Anaconda Prompt ，输入以下代码创建一个虚拟环境
conda create -n 环境名等待，询问是否继续，输入y
完成
输入如下命令可以查看环境，如有刚创建的环境名，则创建成功。
conda info -e输入以下代码激活虚拟环境。
conda activate 环境名然后将pytorch那里下面的运行此命令复制，输入Anaconda prompt进行安装，等待，出现如下界面时输入y。时间较长请耐心等待。如果报错，可以尝试切换网络，一般使用热点会更快，当然可以使用科学。
如下界面表示安装成功。
安装完后再虚拟环境输入,每输入一句就等待一小会出现“>>>”再继续。
python
import torch检查cuda是否正常，如果安装的是GPU版本则最后会显示True，如果是CPU版本肯定是False。
torch.cuda.is_available()安装Pycharm
下载
进入Pycharm官网下载，有专业版和社区版，建议选择专业版，因为使用深度学习后期会使用服务器，社区版不支持ssh连接服务器。但是专业版需要付费，如果是大学生，可以使用学校邮箱免费使用，其他激活方法自行搜索。运行exe文件，下一步，选择安装位置，下一步。
只创建关联就行，可以创建桌面快捷方式，之后会进行变量配置所以这里不选。安装
安装完成后点击完成。
配置环境
笔者是l2024.1.7版本，旧版配置会不一样。在Pycharm里新建一个项目，找到安装Anaconda的路径，在Scripts里有conda.exe文件，选择后Enviroment会自动选择，creat。
此时创建的是没有Pytorch解释器的，左上角menu file，setting，下面有一个Projiect：项目名，点击，点Python Interpreter，上边add interpreter，add local interpreter，在Anaconda的envs中找到之前创建的虚拟环境，找到里边的python.exe，ok。
点击界面左侧的python console（旧版与新版位置不一），输入import torch，没报错就是成功。
Pycharm使用
1.中文
如果是刚下载，在左侧点击plugin，搜索chinese；如果是创建过项目，则点击左上角file，setting，plugin。
2.console美化
可以将其中的“>>>”改为“In[]”,在pycharm的setting中选择勾上“use Ipython if available”，重新打开console。
如果未成功，在Prompt进入Pytorch虚拟环境中输入如下代码：
conda install ipython3.项目运行
右键创建的项目，new，创建一个python文件，输入代码后，直接右键空白就有运行选项，也可以配置编辑器：菜单里的run，编辑设置（edit configrations），“+”号，python，script那一栏选择刚才创建的.py文件，会自动配置解释器，OK，这样可以点击上方三角或用shift + f10来运行。
sudo apt update配置Jupyter
如果安装过Anaconda就自带Jupyter，但是安装时未创建虚拟环境，所以需配置。
打开Prompt
conda activate 环境名conda list查看是否有ipykernel，没有就输入如下代码
conda install -c conda-forge nb_conda成功后输入如下代码，选择使用浏览器打开。
jupyter notebook点击new，选择之前创建的虚拟环境。
输入import torch，按shift+enter可以执行上一句命令。
输入如下代码，执行
torch.cuda.is_available()显示True则成功
Anaconda的相关命令
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