配置和環境

Windows 10系統、#PyCharm#、Anaconda3圖形介面、RTX3070顯示卡

第一步：安裝Anaconda3環境

首先，進入Anaconda的官網(https://www.anaconda.com)進行下載，選擇你想下載的#Python#版本(我選的是Python3.8)，下載後安裝，基本都是選擇預設選項(新版省去配置環境變數的工作)。

安裝介面

最好兩個都選擇

安裝完成後可以開啟cmd測試python和conda是否都安裝好(如下輸入conda -v和python -v)

C:\Users\Administrator>conda -Vconda 4.9.2C:\Users\Administrator>python -VPython 3.8.5

第二步：用Anaconda Navigator配置虛擬環境

首先開啟Anaconda Navigator圖形介面(如下圖)，點選紅色框的"Environments"；

Anaconda Navigator圖形介面

然後看到在該目錄下存在的變數，其中base(root)是本機配置的基礎環境，其他都是虛擬環境；

環境頁面

建立環境

開啟終端

第三步：安裝Pytorch和CUDA

上一步結束我們打開了虛擬環境(test1)的終端，我們輸入如圖所示指令即可完成Pytorch、CUDA的安裝；

安裝pytorch和cuda

第四步：測試

①安裝完成後，我們可以輸入如圖所示指令，可以檢視安裝的Pytorch版本；

測試pytorch

②我們可以輸入如圖所示指令，測試安裝CUDA是否可用；

import torchflag=torch.cuda.is_available()print("pytorch是否可以：" + "是" if flag else "否")device=torch.device("cuda:0" if flag else "cpu")print("GPU存在的話顯示編號，不在則顯示CPU:" + str(device))print("顯示顯示卡名稱:" + torch.cuda.get_device_name(0))

D:\python\Anaconda3\envs\test1\python.exe D:/python/pythonProject/pytorch_learning/judge_gpu.pypytorch是否可以：是GPU存在的話顯示編號，不在則顯示CPU:cuda:0顯示顯示卡名稱:GeForce RTX 3070

如果結果類似上面的情況，則證明Pytorch和CUDA安裝成功，接下來就可以進行程式的運行了。