步骤1 :从清华大学开源软件镜像站获取anaconda:https://mirrors.tuna.Tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/c=mo=d
安装过程中需要勾选下图
安装后，测试是否安装并设置环境变量。 (anaconda安装后，可能自己有。 ）
打开CMD，输入代码
conda list
返回到软件包的消息表明安装已完成
打开“Anaconda Navigator (如果不在桌面上，请单击左下角查看最近添加的内容)”，您会看到spyder正在降下
步骤2 :下载2:cuda(GPU )
注意：没有NVIDA的显卡不能使用CUDA！ ！
图形卡不是n卡的话，就不能使用GPU加速！
但是，即使在测试后没有下载CUDA，只要pytorch软件包下载到spyder上，就可以使用CPU进行加速，所以进行简单的学习是没有问题的。
下载CUDA之前，请查看您的电脑上可以安装的CUDA的最高版本，然后打开NVIDA控制面板
你可以看到我的CUDA可以安装11.1版(这并不意味着你的电脑要安装这个版本，最高可以接受这个版本！ ）
然后进入CUDA工具包的安装官方网站
3359 developer.NVIDIA.com/cuda-toolkit-archive
可以看到很多版本，这个时候请看pytorch官网
3359 py torch.org/get-started/locally /
这里最高CUDA选择了10.2，但是本人的电脑装不下10.2，所以选择了10.1 updata2
进去就是这样
然后下载到右下角开始安装，遇到下图的注意检查。
安装过程出错的概率很高的是你的电脑没有Visual Studio。 如果真的错了，请在下一个VS2019上试试。 我在这里错了。
安装完成后，测试安装是否完成，然后打开CMD输入
nvcc -V
安装完成后，显示下图
因为nvcc可能无法识别，所以去找名为nvcc的文件(如图所示的路径)。
找到后，将此路径添加到环境变量中
添加后，再次进入cmd，输入nvcc -V测试的安装情况
这个CUDA的安装完成了
步骤3
Pytorch的安装
打开cmd并输入以下两行代码： (使用清华源加速) )。
conda config-- add channels 3359 mirrors.tuna.Tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/py torch /
conda config-- set show _ channel _ URLs yes
先不要关闭cmd，然后进入pytorch官网
3359 py torch.org/get-started/locally /
是熟悉的界面。 我安装的CUDA是10.1，所以CUDA选择了10.1。
请注意这个代码
必须删除-c pyorch
所以我们输入刚才的cmd
condainstallpytorchtorchvisioncudatoolkit=10.1
过了一会儿，cmd开始安装。 安装中遇到Y/N的话，选择y就可以了。 因为我已经安装了，cmd上就是这样
下载完成后，打开cmd并输入
ipython
然后，如下图所示输入
导入种子
torch.cuda.is_available (
如果输出True，则pytorch安装完成。
步骤4
配置和测试环境
打开anaconda导航器
试着在两种环境下找一下有没有pytorch这样的包
没有的话只能回到下一个pytorch
如果有，可以打开spyder并在工具选项中设置为简体中文
输入代码测试
导入种子
打印(torch version : (，torch.__version__ ) ) ) ) ) )。
打印(print(cudaGPUcheck: (，torch.cuda.is_available ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。
如果正常输出，pytorch就可以安装了
如果要在pycharm上运行，请创建一个新项目，然后选择现有的解释器
然后添加解释器，在conda环境中如图所示
然后制作就可以了。 创建完成后，创建. py文件并输入代码
导入种子
打印(torch version : (，torch.__version__ ) ) ) ) ) ) )。
打印(print(cudaGPUcheck: (，torch.cuda.is_available ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。
执行以下操作即可完成配置
到目前为止，我们已经介绍了这篇关于Anaconda spyder pycharm的pytorch配置详细信息(GPU )的文章。 有关Anaconda spyder pycharm pytorch配置的详细信息，请搜索以前的文章或继续查看以下相关文章： 今后也请多多关照。
本文标题： Anaconda spyder pycharm的pytorch配置详细信息(GPU ) )。
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