Windows系统搭建Pytorch深度学习本地环境

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名词解释

1. RTX3060：NVIDIA生产的GPU显卡芯片型号，深度学习需要使用高端显卡进行训练，显卡与显卡驱动版本有对应关系

2. Cuda：NVIDIA开发的GPU计算平台，通过应用程序安装，只能用于NVIDIA自家的显卡，Cuda与显卡驱动版本有对应关系

3. Cudnn：GPU加速计算库文件，需要将其复制到Cuda的安装目录，能够加速GPU的训练过程，Cudnn与Cuda版本有对应关系

4. Anaconda：开源的Python发行版本，包含conda、pip、numpy等大量科学计算安装包，可以随时更改Python版本

5. conda：包、环境管理器，比pip功能更强大，可以创建不同的虚拟环境，也方便项目的部署

6. Python：人工智能必备编程语言

7. Pytorch：学术研究中流行的深度学习框架之一，可以方便的设计神经网络进行训练，Pytorch与Cuda、Python版本有对应关系

8. torchvision：Pytorch中专门用来处理图像的库，包含datasets（数据集）、models（已训练模型）、transforms（图像转换）、utils（图像处理）四大类库，torchvision与Pytorch版本有对应关系

9. torchaudio：Pytorch中专门用来处理音频的库，torchaudio与Pytorch版本有对应关系

10. Pycharm：流行的Python集成开发环境之一，支持控制台、环境创建，代码补全、高亮、项目管理等强大功能

    重点注意各版本对应关系

【第一步】检查显卡驱动版本

通过NVIDIA控制面板，查看RTX3060显卡驱动版本为：472.19，cuda版本最高支持版本：11.4.141

显卡与cuda版本对应关系查看：Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation

CUDA Toolkit	Minimum Required Driver Version for CUDA Enhanced Compatibility
	Linux x86_64 Driver Version	Windows x86_64 Driver Version
CUDA 11.4	>=450.80.02	>=456.38
CUDA 11.3	>=450.80.02	>=456.38
CUDA 11.2	>=450.80.02	>=456.38
CUDA 11.1 (11.1.0)	>=450.80.02	>=456.38
CUDA 11.0 (11.0.3)	>=450.36.06*	>=456.38

【第二步】查看Pytorch最高支持cuda版本

Pytorch最新版本下载页面：Start Locally | PyTorch

Pytorch各详细版本下载链接：