anaconda安装pytorch（anaconda3，Windows10）

原创 已于 2022-04-29 14:32:46 修改 · 1.3w 阅读 · 193 ·
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#pytorch #深度学习 #python

于 2022-02-24 18:39:57 首次发布
本文详细指导如何在Windows10系统中，通过已安装的Anaconda环境安装CUDA 11.3版本的PyTorch，包括检查CUDA版本、创建新环境、更换源、安装步骤及PyCharm导入验证。

本文主要讲述了在Windows10系统中，通过anaconda安装GPU版本pytorch的具体步骤，即需要在Windows10电脑上已经安装好anaconda，anaconda的安装步骤可以参考此篇博客：
Anaconda安装步骤（Windows10）

本文主要分为三大部分

一、查看cuda版本

1.按下win+R键，输入cmd并按回车键，输入下面的命令行查看cuda版本

nvidia-smi

可以看到显卡驱动版本是496.49，最高支持的cuda版本是11.5，我们根据cuda的最高支持版本进行pytorch的安装
在这里插入图片描述

二、安装pytorch

1.打开anaconda prompt
在这里插入图片描述
2.输入下面的命令行，创建一个名称为pytorch的python3.7环境（名称和python版本任意）

conda create -n pytorch python=3.7

在这里插入图片描述
输入y
在这里插入图片描述
3.输入下面的命令，进入刚刚建好的名称为pytorch的环境中去

conda activate pytorch

在这里插入图片描述
4.输入下面的命令行，给pytorch环境换清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna
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### 如何在 Windows 系统中使用 Anaconda 安装 PyTorch #### 准备工作 确保已安装 Anaconda 并熟悉其基本操作。如果尚未安装 Anaconda，可以参考相关文档完成安装过程[^2]。 #### 切换镜像源 为了提高下载速度并增加成功率，在安装前建议切换至国内清华镜像源。具体方法如下： 1. 打开 **Anaconda Prompt**。 2. 输入以下命令逐行执行以设置镜像源： ```bash 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 ``` #### 创建虚拟环境（可选） 推荐为 PyTorch 创建独立的虚拟环境以避免依赖冲突。可以通过以下命令创建名为 `pytorch_env` 的新环境（可根据需求更改名称）： ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 ``` 激活该虚拟环境： ```bash conda activate pytorch_env ``` #### 安装 PyTorch 及其依赖项 访问 [PyTorch官网](https://pytorch.org/) 获取适合当前系统的安装命令。通常情况下，对于 CPU 版本的 Python 3.x 用户，可以直接运行以下命令： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` 如果是 GPU 支持版本，则需根据硬件配置调整参数。例如，NVIDIA CUDA 11.7 的用户应改为： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch ``` 注意：上述命令中的 `-c pytorch` 表明从指定通道获取软件包[^4]。 #### 验证安装 完成安装后可通过测试验证是否正常运作。启动 Python 解释器并尝试导入模块： ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) # 如果支持GPU则返回True；否则False ``` 无错误提示即表明安装成功。 #### 后续步骤 若计划利用 Jupyter Notebook 或其他交互工具开发项目，还需额外安装 `ipykernel` 插件以便于管理内核： ```bash conda install ipykernel ``` --- ###
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