文章目录
- 一、安装anaconda
- 二、安装CPU版本的Pytorch
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- 1.打开Anaconda Prompt，如下图所示：
- 2. 使用清华镜像源网站
- 3.创建Pytorch环境
- 4.激活刚刚创建的pytorch环境
- 5.安装Pytorch
- 6.测试是否安装成功
- 三、安装GPU版本（电脑有显卡）
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- 1.查看是否安装CUDA软件驱动
- 2.打开Anaconda Prompt，如下图所示：
- 3. 使用清华镜像源网站
- 4.创建Pytorch环境
- 5.激活刚刚创建的pytorch环境
- 6.安装Pytorch
- 7. 查看CUDA是否可用：
一、安装anaconda
Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等
Miniconda包括Conda、Python
conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换
没安装Anaconda的同学可以参考以下安装链接：
https://blog.csdn.net/qq_45281807/article/details/112442577
按照安装CPU版本和GPU两个版本进行分类，一般运行程序建议使用CPU版本的，安装更方便。
二、安装CPU版本的Pytorch
1.打开Anaconda Prompt，如下图所示：
2. 使用清华镜像源网站
注意！如果切换镜像后当出现下载不了的情况，就先切换默认源，然后再修改另一个可以使用的conda源（一定要先恢复默认，再换另一个！！！），所以我们先切回默认源：
conda config --remove-key channels
（1）切换到国内的镜像源（不然下载速度可能太慢）
分别输入以下4行代码：
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
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
配置好之后以后若需要使用清华镜像，无需再配置。
3.创建Pytorch环境
创建环境pytorch，使用Python版本是3.8，其中pytorch是虚拟环境的名字，可以改变：
conda create -n pytorch_38 python=3.8
之后，在加载过程中会弹出提示，输入 y，即可安装。
查看环境是否安装成功
conda info --envs
可以看到包含四个环境，其中pytorch是刚刚创建的环境。
4.激活刚刚创建的pytorch环境
activate pytorch_38
激活刚刚创建的pytorch环境。
5.安装Pytorch
根据自己的安装版本，在Pytorch官网寻找安装命令代码：
Pytorch官网：https://pytorch.org/
如图所示版本则是复制：
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
将复制的代码粘贴到命令行格式下，弹出提示，输入 y，即可完成安装，显示“done”。
6.测试是否安装成功
输入python, 进入python
python
输入import torch，测试pytorch是否安装成功，无报错则表示安装成功。
三、安装GPU版本（电脑有显卡）
1.查看是否安装CUDA软件驱动
（1）使用快捷键WIN+R，输入cmd
（2）输入命令，nvidia-smi
（3）如果显示CUDA的版本号则可以开始进行第3步操作，繁殖反之，参考下文的第二章，配置cuda驱动软件：
https://blog.csdn.net/qq_45281807/article/details/121294644
2.打开Anaconda Prompt，如下图所示：
3. 使用清华镜像源网站
注意！如果切换镜像后当出现下载不了的情况，就先切换默认源，然后再修改另一个可以使用的conda源（一定要先恢复默认，再换另一个！！！），所以我们先切回默认源：
conda config --remove-key channels
（1）切换到国内的镜像源（不然下载速度可能太慢）
分别输入以下4行代码：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
配置好之后以后若需要使用清华镜像，无需再配置。
4.创建Pytorch环境
创建环境pytorch，使用Python版本是3.8，其中pytorch是虚拟环境的名字，可以改变：
conda create -n pytorch_38 python=3.8
之后，在加载过程中会弹出提示，输入 y，即可安装。
查看环境是否安装成功
conda info --envs
可以看到包含四个环境，其中pytorch是刚刚创建的环境。
5.激活刚刚创建的pytorch环境
activate pytorch_38
激活刚刚创建的pytorch环境。
6.安装Pytorch
根据自己的安装版本，在Pytorch官网寻找安装命令代码：
Pytorch官网：https://pytorch.org/
输入命令：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11
然后等一下会显示是否继续进行，输入y，点回车，就可以安装啦！！
7. 查看CUDA是否可用：
依次输入以下命令，如果输出结果为True，则安装成功。
python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
返回False解决办法
如果你按照以上步骤安装一般是没有问题的。 如果出现False，大家可以尝试以下步骤进行排除： 1、首先确定显卡是否支持CUDA，https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus 2、确保驱动升级到最新（确保驱动与cuda版本互相支持）
参考文章：
https://blog.csdn.net/qq_45281807/article/details/112442423
https://blog.csdn.net/qq_45281807/article/details/121294644