anaconda安装及配置+pytorch安装与配置(自用笔记)

anaconda安装及配置

1、anaconda官网下载安装包

在这里插入图片描述
下载好后进行安装

2、anaconda安装地址(记住安装路径):

在这里插入图片描述
注意:这里一定记得选just Me,不然创建的conda环境一定会被放在C盘。
在这里插入图片描述

3、配置环境变量

在这里插入图片描述
打开anaconda prompt:
在这里插入图片描述
输入命令conda list:
在这里插入图片描述
可以看到安装好的很多包!
至此anaconda配置完成。

PyTorch的安装与配置

使用conda指令创建一个pytorch的环境

conda create -n pytorch python=3.11
其中-n代表环境名字,3.11是python版本
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
接下来看如何安装pytorch。

1、首先在命令行输入 nvidia-smi 查看本机的 CUDA 版本:

在这里插入图片描述
然后去pytorch官网下载,在 Get Started 中设置以下选项:
在这里插入图片描述
复制下载指令在你创建的环境下进行安装
在这里插入图片描述
输入指令pip list检验是否安装成功
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
至此pytorch安装成功了。

PyCharm中配置PyTorch环境

Conda 可执行文件选择:D:\Anaconda3\Scripts\conda.exe
在这里插入图片描述

使用Jupyter notebook

由于安装好 Anaconda 后顺带装了 Jupyter,但是他默认是装在 base 环境中的,因此我们还需要进入 PyTorch 环境中安装相应的包:
Python 3.11版本可以使用指令:

conda install -c conda-forge nb_conda

安装好后输入以下命令打开 Jupyter:

jupyter notebook

在 D 盘启动需要加上路径:

jupyter notebook D:

在这里插入图片描述

### 如何在 Anaconda安装配置 PyTorch #### 安装最新版 Anaconda 为了确保环境的一致性和兼容性,在安装 PyTorch 之前,推荐先安装最新的 Anaconda 版本[^1]。Anaconda 是一个广泛使用的 Python 数据科学平台,包含了 Conda 包管理工具以及众多预编译好的库。 #### 创建新的 Conda 环境 创建一个新的 conda 0vironment 可以为不同项目提供独立的工作空间,避免依赖冲突。通过命令行执行如下操作来创建名为 `pytorch_env` 的新环境: ```bash conda create --name pytorch_env python=3.9 ``` 激活刚创建的环境: ```bash conda activate pytorch_env ``` #### 使用 Conda 安装 PyTorch Conda 提供了一种简单的方法来安装 PyTorch 和其依赖项。根据目标硬件架构(CPU 或 GPU),可以采用不同的方式安装 PyTorch。对于 CPU 版本,可以直接运行以下命令: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` 如果计划利用 NVIDIA 显卡加速计算,则需安装 CUDA 支持版本的 PyTorch: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 注意这里的 `cudatoolkit=11.3` 需要匹配实际显卡支持的 CUDA 版本号。 #### 测试 PyTorch 是否成功安装 完成上述步骤后,可以通过简单的测试脚本来验证 PyTorch 已经正确安装并能够正常工作。打开 Python 解释器或 Jupyter Notebook 并输入下面几行代码: ```python import torch print(torch.__version__) if torch.cuda.is_available(): print('CUDA is available') else: print('Using CPU only') ``` 这段代码会打印出当前环境中 PyTorch 的版本信息,并告知是否启用了 CUDA 加速功能。
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