windows安装pytorch（anaconda安装）

原创 已于 2024-03-01 11:08:11 修改
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#windows #pytorch #人工智能

于 2024-03-01 10:51:26 首次发布

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前言

随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础安装配置内容。

提示：以下是本篇文章正文内容，可供参考

一、安装anaconda

1、进入官网下载

一定要记住anaconda你下载的版本适配的python版本
官网下载：

https://www.anaconda.com/

在这里插入图片描述

下载以前的版本（比较稳定）：

https://repo.anaconda.com

（1）点击view all Installers

在这里插入图片描述

（2）下载需要的版本

在这里插入图片描述

2、一顿默认安装就行（到这一步这样填）

在这里插入图片描述

3、进入开始找到Anaconda Prompt，点击进入到base环境

在这里插入图片描述

二、新建环境并配置python环境

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### PyTorch 安装教程 #### 创建并激活 Conda 虚拟环境 为了确保最佳兼容性和隔离开发环境，在安装 PyTorch 前建议先通过 Anaconda 创建一个新的 Python 环境。这可以通过命令行工具完成： ```bash conda create --name pytorch_env python=3.9 conda activate pytorch_env ``` #### 获取适用于系统的 PyTorch 配置指令 访问官方推荐页面来获取适合特定硬件配置（CPU/GPU）、操作系统以及 CUDA 版本的安装命令[^1]。 对于大多数用户而言，默认选项通常是最优选择；但对于拥有 NVIDIA 显卡并希望利用 GPU 加速计算能力的情况，则应特别注意匹配正确的 CUDA/ cuDNN 版本。 #### 使用 conda 安装 PyTorch 及其依赖项 一旦决定了具体的安装参数，就可以执行相应的 `conda install` 或者 `pip install` 指令来进行软件包部署。这里以 conda 方式为例说明如何一次性安装 PyTorch、torchvision 和 torchaudio 这三个核心组件: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 请注意上述命令中的 `cudatoolkit=11.3` 参数需依据个人计算机上的实际 CUDA 版本来调整。 #### 验证 PyTorch 是否正确安装 最后一步是在 Python 解释器内部运行简单的测试脚本来确认 PyTorch 已经被成功加载并且能够识别到可用设备（如GPU）。可以尝试如下代码片段进行验证: ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果一切正常的话，这段程序应该会打印出当前使用的 PyTorch 版本号，并返回 True 表明存在可工作的 CUDA 设备支持[^2]。
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