【仿真基本功】【PyTorch】从头安装PyTorch（GPU版本）【2024/03/03更新】

本文主要是介绍【仿真基本功】【PyTorch】从头安装PyTorch（GPU版本）【2024/03/03更新】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

安装步骤

注：下面提到的所有官网，都可以通过在任意搜索网站（如百度）上搜索对应名称而直接找到。

1. 安装Anaconda

去Anaconda官网，下载最新版本的Anaconda3¹。（注：PyTorch官网也推荐采用Anaconda进行包管理，因为Anaconda会安装所有的依赖库。）
【升级更新】
如果你电脑上已经安装了Anaconda的旧版本，可以打开Anaconda Navigator，直接在其中选择更新到最新版本。这样可以避免卸载再安装的麻烦。

2. 查看显卡对CUDA版本的支持

注：这里只考虑NVIDIA的显卡，其他显卡请自行查询相关信息。

进入命令行 ² ，输入

nvidia-smi

可以看到显卡支持的CUDA最高版本，如下图所示。

如果支持的版本较低，可以尝试更新CUDA的最新版本。

3. 查看PyTorch的安装需求

去PyTorch官网，查看PyTorch的安装需求。
目前（20230302）的安装需求是

1. Python版本不低于Python 3.8。（在Python官网查询到目前Python目前的最新版本是3.12.2。）
2. 稳定版本支持CUDA 12.1版本，小于等于显卡支持的CUDA最高版本12.4。因此，可以安装。
   

4. 安装PyTorch

a) 配置新环境

conda create -n pytorch python=3.12.2
conda remove --name pytorch –all（删除pytorch环境）

b) 进入新环境

conda activate pytorch

c) 按照CUDA版本要求，必须小于等于显卡支持的CUDA最高版本。

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

（复制自PyTorch官网，见本文第二张图片。）

d) 安装完成后，输入【python】，进入python控制台，然后输入

import torch
torch.__version__

如果没有报错且能够正常输出当前的pytorch版本，那么安装就顺利完成了。

其他安装

IDE安装：PyCharm

注：如果习惯用Anaconda自带的IDE（Integrated Development Environment，集成开发环境），如Spyder等，也可以不下载PyCharm。不过个人在多年前经过对比尝试后，出于便捷性的考虑，还是更倾向于使用PyCharm。

去PyCharm官网，找到下载界面 ³，根据自己的操作系统（Windows、macOS或Linux），找到PyCharm Community Edition（纯Python开发的IDE），点击下载，完成后安装。

如果觉得好用，请不要吝啬你的点赞哟~

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1. 这里写的是Anaconda3而非Anaconda，原因是过去Anaconda曾经存在分别支持Python 2和Python 3的两种版本，其中，支持Python 3的版本称为Anaconda 3。目前去Anaconda官网下载时，默认下载的就是Anaconda3。 ↩︎

2. 进入命令行的方法至少有：① 在电脑中搜索“命令提示符”或“Anaconda Prompt”，然后点击进入；② 使用键盘上的快捷键 “Win+R”，在弹出的窗口中输入“cmd”（即command【命令】的缩写），点击“Enter”（回车键）进入。 ↩︎

3. 进入PyCharm官网后，不要直接下载软件。因为此时下载的是PyCharm的专业版（for专业开发者），只有30天的试用期，到期如不付费需要重新安装。找到下载界面的方法随时可能变化，需要自行尝试。目前的方法是进入PyCharm官网后，点击第二行菜单最后一项的“Download”，如下图所示.
   ↩︎

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