Anaconda环境中PyTorch GPU版本安装(2020.03最新+避坑+全面)

一、前期准备

1. Anaconda 安装

历史版本anaconda下载,推荐下载3-5.2.0版本,该版本对应python3.6。

ps 下载慢的同学:

链接:https://pan.baidu.com/s/1IhKgm5cEPmtj0yos7xpTpw 
提取码:h2ob

检测anaconda是否安装成功:

在开始菜单出,左击 Anaconda Prompt   (如果开始菜单中没有出现此选项,一定安装失败)如果可以成功打开,且左边有 (base),即安装成功。

2.显卡配置(需要保证有Nvidia 显卡 版本在960M及以上

首先查询显卡驱动版本:打开命令行输入nvidia-smi

查看版本信息,需要保证大于396.26

若小于396.26,应先更新驱动。推荐使用驱动精灵 更新显卡驱动,更加方便快捷

3.使用conda创建新的Python环境 (可选)

推荐创建新的Python环境将PyTorch安装在其中

左击 Anaconda Prompt 打开,输入以下指令创建环境:

conda create -n torchenv python=3.6

 conda 是指调用 conda 包,create 是创建的意思,-n 是指后面的名字是环境的名字, torchenv是环境的名字(可以更改成自己喜欢的),python=3.6 是指创建的屋子,是 python3.6 版本。

之后,弹出提示,输入 y,即可安装。

安装成功后,输入以下指令将当前环境置为新创建的环境:

conda activate torchenv

二、PyTorch安装

推荐使用清华源进行安装,优点安装速度快、成功率高,但版本为旧版本(一样用)

接着上面步骤

在 Anaconda Prompt 中,输入以下命令,修改源

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

 最后,输入以下命令进行安装:

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0

大概等待2h左右安装成功,具体视网络情况而定 。

三、检测是否安装成功

接上一步操作,在Anaconda Prompt中

输入 python,打开python环境

输入 import torch ,如果没有报错,意味着 PyTorch 已经顺利安装了

输入 torch.cuda.is_available,如果是 True,意味着你可以使用 GPU,如果是 False,意味着只能使用CPU。

【参考】

[1] PyTorch环境配置及安装

[2] pytorch快速安装【清华源】

<think>好的,用户想查找适合下载的Anaconda版本,我需要根据提供的引用内容来整理推荐方法。首先,用户的参考引用中有提到Anaconda版本需要与Python版本对应,比如引用[3]和[4]都提到了查看版本对应关系的方法,用户可能需要根据自己所需的Python版本来选择对应的Anaconda版本。 然后,用户可能不清楚如何找到适合自己系统的版本。引用[2]和[4]提到了清华镜像源,里面有很多历史版本,用户需要访问这些链接来下载。同时,引用[3]详细说明了安装步骤和环境变量配置,这部分可能需要一并告知用户以确保安装成功。 另外,用户提到的Cuda和PyTorch版本兼容性在引用[1]中有涉及,如果用户需要GPU支持,可能需要推荐对应Cuda版本Anaconda环境。不过用户当前的问题主要是Anaconda版本选择,所以重点应放在Python版本对应和下载源上。 需要分步骤说明:首先确定Python版本,然后查找对应的Anaconda版本,再提供下载链接和安装注意事项。可能还需要提醒用户根据操作系统选择正确的安装包,比如Windows、Linux或Mac版本。最后,验证安装是否成功的方法也很重要,如使用conda --version和conda info命令。</think>### 如何选择适合的Anaconda版本? #### 1. **确定Python版本需求** - Anaconda内置特定Python版本,需根据项目需求选择。例如: - Python 3.8对应Anaconda 2020.11版[^4] - Python 3.9对应Anaconda 2021.11版 - 若需GPU加速(如PyTorch),需同时考虑CUDA版本兼容性(如CUDA 11.1对应PyTorch 1.9.0)[^1] #### 2. **查询版本对应关系** - **官方文档**:访问[Anaconda版本包列表](https://docs.anaconda.com/anaconda/packages/oldpkglists/)查看完整对应表[^3] - **镜像站命名规则**:清华镜像站文件名包含Python版本和发布时间,例如: - `Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64.exe`表示内置Python 3.8[^2][^4] #### 3. **下载推荐版本** - **新手推荐**:最新稳定版(2023.03对应Python 3.10) - **历史版本**: - **清华镜像站**:[IPv4](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/) / [IPv6](https://mirrors6.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/)[^2][^4] - **官方存档**:[repo.anaconda.com/archive](https://repo.anaconda.com/archive/)[^3] #### 4. **安装注意事项** - 添加环境变量时手动配置以下路径(以安装路径`D:\anaconda3`为例): ```text D:\anaconda3 D:\anaconda3\Scripts D:\anaconda3\Library\bin ``` - 安装完成后验证: ```bash conda --version # 显示版本号 conda info # 查看Python版本和包信息[^3] ``` #### 5. **特殊需求处理** - **多版本共存**:可通过`conda create -n py38 python=3.8`创建独立环境 - **GPU支持**:安装后使用`conda install cudatoolkit=11.1`指定CUDA版本[^1] --- ###
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