在Anaconda3环境下安装pytorch GPU版（windows）

最新推荐文章于 2024-11-23 14:11:18 发布

WinnerCC

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文章标签： pytorch 深度学习 anaconda windows

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WinnerCC/article/details/122784485

本文介绍了如何在Anaconda3环境下，针对Windows系统安装PyTorch的GPU版本。首先，通过PyTorch官网生成适合的安装命令，依据系统CUDA版本选择合适的包。接着，提供了一个检查CUDA版本的方法，即通过NVIDIA控制面板查看组件信息。最后，给出安装命令示例：`conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch`，并提示安装成功后进行验证。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、安装命令

pytorch官网提供了根据不同环境生成不同安装命令的页面：

https://pytorch.org/get-started/locally/

在这里插入图片描述

根据我的需要选择：Stable稳定版，Windows操作系统，Conda包，Python语言，CUDA根据电脑来选（查看本机CUDA版本的方法如下）

按win键，输入NVIDIA，进入NVIDIA的控制面板，系统信息→组件，就能查到CUDA的版本信息。

在这里插入图片描述

复制命令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

在这里插入图片描述

2、检查是否安装成功

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为了在Windows系统上使用PyTorch GPU版进行深度学习，你需要一个良好的Python环境配置。Anaconda是一个绝佳的选择，因为它提供了一个易于管理依赖和环境的平台。首先，你需要下载并安装Anaconda，建议使用最新版本。安装过程中确保将Anaconda添加到系统路径中，这有助于你在命令行中直接使用conda命令。参考资源链接：[Windows环境下PyTorch（GPU版）安装全攻略：Anaconda、CUDA、PyCharm配置](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/8bvo19f0bk) 安装完成后，打开Anaconda Navigator或Anaconda Prompt创建一个新的环境。例如，你可以使用以下命令创建一个名为'pytorch_env'的环境： ``` conda create -n pytorch_env python=3.8 ``` 激活该环境： ``` conda activate pytorch_env ``` 接下来，你需要安装CUDA Toolkit，这是使用GPU进行计算所必需的。确保下载的CUDA版本与PyTorch GPU版兼容。安装完成后，你可能需要将CUDA的bin目录添加到系统环境变量中。然后，通过conda或pip安装PyTorch GPU版。推荐使用conda，因为它会自动处理依赖关系： ``` conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge ``` 安装完成后，验证PyTorch是否正确安装并能够识别CUDA： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果返回True，则表示PyTorch已正确安装并可以使用GPU。如果你还计划使用Jupyter Notebook或JupyterLab进行代码的编写和测试，可以通过以下命令将虚拟环境与Jupyter关联： ``` conda install ipykernel python -m ipykernel install --name pytorch_env --user ``` 对于PyCharm，安装完成后在设置中选择'Project: 你的项目名' -> 'Python Interpreter' -> 点击齿轮图标 -> 'Add...'，然后选择'Conda Environment'并选择你的'pytorch_env'环境。通过以上步骤，你就可以在Windows系统上配置好一个适合PyTorch GPU版的开发环境。如果你在安装过程中遇到任何问题，可以参考这份资料：《Windows环境下PyTorch（GPU版）安装全攻略：Anaconda、CUDA、PyCharm配置》。这篇教程详细讲解了从安装Anaconda到配置PyCharm的每一个步骤，并且包含了实际操作的屏幕截图和代码，非常适合帮助你解决环境配置的问题。参考资源链接：[Windows环境下PyTorch（GPU版）安装全攻略：Anaconda、CUDA、PyCharm配置](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/8bvo19f0bk)