CUDA=11.7；pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7

一、安装PyCharm社区版

1.下载

PyCharm官网

其他版本 - PyCharm获取 PyCharm 的历史版本。https://www.jetbrains.com.cn/pycharm/download/other.html

选择版本为 PyCharm Community Edition 2023.3.2-Windows(exe)

2.安装

最好不要安装到C盘

二、安装Anaconda

（一）下载安装Anaconda3

1.下载

Anaconda官网，下载慢，建议用镜像下载

Distribution | AnacondaAnaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.https://www.anaconda.com/products/distribution

清华大学开源软件镜像站

Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source MirrorIndex of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站，致力于为国内和校内用户提供高质量的开源软件镜像、Linux 镜像源服务，帮助用户更方便地获取开源软件。本镜像站由清华大学 TUNA 协会负责运行维护。https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

选择版本为Anaconda3-2023.07-2-Windows-x86_64

2.安装，不安装到C盘

Anaconda3安装详细教程

百度安全验证https://baijiahao.baidu.com/s?id=1782904881081341082&wfr=spider&for=pc

机器学习环境搭建（vscode+anaconda的安装+conda虚拟环境的激活）_vscode 激活anaconda环境-CSDN博客文章浏览阅读1.8k次。anaconda和vscode的安装和基本配置_vscode 激活anaconda环境https://blog.csdn.net/m0_61080816/article/details/133280467

（1）不勾选“自动添加环境变量”，后续手动添加。

可能会导致pip不可用，如

《解决方案》无法将“pip”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称_pip : 无法将“pip”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查-CSDN博客文章浏览阅读10w+次，点赞171次，收藏351次。环境与报错使用Pycharm创建新环境后，可能会使用pip/conda等安装一下包，但是会出现如下或类似如下报错： 无法将“pip”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再试一次。所在位置 行:1 字符: 1本文所用pip版本为21.2.2，pycharm版本为2021.3。本文所述方法原则上适用于任何版本pycharm与任何版本pip/conda等类似报错。解决方案通常出现这种情况是因为cmd（终端）无法识别pip指_pip : 无法将“pip”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查https://blog.csdn.net/qq_42818011/article/details/122730663

一定配置完系统变量要重启电脑。实在解决不了，卸载Anaconda

（https://www.jb51.net/python/303842x91.htm），重新安装时勾选。

1. 勾选“自动添加环境变量”，省事。

3.检查在cmd中输入conda --version，如果弹出conda版本号则说明环境变量安装成功。

（二）配置Anaconda镜像源

Anaconda配置镜像源

Anaconda配置镜像源_anaconda镜像源配置-CSDN博客文章浏览阅读3.8w次，点赞52次，收藏217次。Anaconda配置镜像源的两种方式（Anaconda prompt 和 Anaconda Navigator）_anaconda镜像源配置https://blog.csdn.net/qq_32650831/article/details/127952502

配置完后检查清华镜像源是否添加

三、安装CUDA+Cudnn+pytorch_gpu

（一）安装CUDA

1.查看本机显卡驱动和对应cuda版本

cmd命令：nvidia-smi

NVIDIA RTX A4000

NVIDIA-SMI 517.40       Driver Version: 517.40       CUDA Version: 11.7

2.cuda官网下载cuda11.7

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivehttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

默认路径安装：C:\Users\DELL7920\AppData\Local\Temp\CUDA

CUDA 安装路径要记住：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7

3.cmd 输入 nvcc -V 检查是否安装完毕

4.下载cudnn v8.9.7 对应 CUDA 11.x

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivehttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

（二）安装Pytorch_gpu

1.官网：https://pytorch.org/查看对应版本，对齐pytorch、cudnn、python版本

python >=3.8, <=3.11，选择Python 3.8

# CUDA 11.7

conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

2.离线安装：

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3.下载对应包，cu对应为gpu版本

torch-2.0.1+cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl

torchvision-0.15.2+cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl

torchaudio-2.0.2+cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl

4.测试torch_gpu是否可用

>>> import torch

>>> torch.cuda.is_available()

>>> True

参考博客：

超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_pycharm anaconda虚拟环境-CSDN博客文章浏览阅读2.8k次，点赞10次，收藏29次。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_pycharm anaconda虚拟环境https://blog.csdn.net/Lamber130/article/details/133981349

win10安装Anaconda、Cuda、Cudnn和Pytorch(gpu版)

https://blog.csdn.net/u012369535/article/details/106950286/https://blog.csdn.net/u012369535/article/details/106950286/Cuda和cuDNN安装教程(超级详细)

https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/111401628https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/111401628Windows10检查Cuda和cuDNN是否安装成功？

https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/111398427https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/111398427