[深度学习]①Anaconda--Pytorch--CUDA--Jupyter详细安装经验

一、Anaconda

      Anaconda 是一个用于科学计算和数据分析的集成环境，包含了许多常用的 Python 库和工具。你可以把它看作一个“工具箱”，里面装满了各种工具（Python库），方便你进行数据分析、机器学习等任务。

官网下载 https://anaconda.org/

注意适配python版本

记住下载路径，一直默认

图中两个选项都要选，不然会少好多东西 

检验是否安装成功

在开始栏找 Anaconda Prompt，出现（base）即安装成功

二、 Pytorch

       PyTorch 是一个深度学习框架，用于构建和训练神经网络。PyTorch 就像是一个“乐高积木”，你可以用它来搭建各种复杂的模型（神经网络），并进行训练和测试。

       CUDA 是 NVIDIA 开发的并行计算平台和编程模型，用于利用 GPU 进行高性能计算。CUDA 就像是一个“加速器”，能让你的 GPU 发挥出强大的计算能力，特别适合处理深度学习中的大量计算任务。

在Anaconda Prompt命令行中输入

conda create -n pytorch python=自己的版本号

问（y/[n]）?    输入y  表示yes

 检验是否成功

输入以下代码，（base）变成（pytorch）即成功

conda activate pytorch

查看目前所含有的包，发现并没有pytorch

pip list

正式安装pytorch

进入官网 https://pytorch.org/

必须确认自己电脑显卡是否支持CUDA，在NVIDIA官网可查看或者问Deepseek，在任务管理器查看GPU型号，右键桌面------NVIDIA控制面板----系统信息------组件  查看CUDA版本号

选择稳定版本，复制下面下载命令 

conda activate pytorch

激活pytorch之后输入下载命令 ，下载要搭梯子

 检验是否成功

输入以下命令

在命令行输入 python

>>>import torch 如果没报错表示pytorch安装成功 

>>>torch.cuda.is_availableorch 返回true，表示pytorch可正常用cuda计算

 三、Jupyter（可交互python）

      Jupyter 是一个交互式笔记本工具，支持多种编程语言，常用于数据分析和可视化。Jupyter 就像是一个“笔记本”，你可以在上面写代码、运行代码、查看结果，并且可以随时修改和调试，非常适合做实验和展示。 

Jupyter随着Anaconda安装在base环境中，在pytorch无法使用Jupyter，因此需要重新安装

检查安装 

    在anoconda prompt命令行中base环境下输入conda list   把base中所有的包列出来，查看到ipykernel包（启用Jupyter用）存在，在conda activate pytorch之后，进入pytorch环境，输入conda list，查看ipykernel包没有

 解决办法

 输入以下命令安装该包

conda install nb_conda

如果python版本不一致报错

输入以下命令退回至base环境

conda activate base

在base环境中安装 

conda install nb_conda_kernels

再回到pytorch环境中激活pytorch

conda activate pytorch

在pytorch环境中输入jupyter notebook，会弹出一个界面

 

 右上角选 env：pytorch 表示安装成功

输入以上命令，返回True表示安装成功