Win10+Anaconda+Pycharm+Pytorch+CUDA深度学习环境搭建

环境版本介绍

• Windows10专业版64位
• NVidia GeForce GTX 1060 6G
• anaconda-2019.10-py37_0
• Pycharm2019.2社区版
• CUDA10.2
• Pytorch1.9.1

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第一步：安装Anaconda

参考这位博主Anaconda 的安装教程（图文）

我安装在了F盘根目录，这个Anaconda的安装目录要记住

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第二步：安装CUDA

进入官网下载安装即可，安装路径默认，官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

注意选择CUDA版本要合适，注意版本和后面要一致。

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的第三步：安装Pytorch

进入Pytorch官网https://pytorch.org/选择相应的版本安装命令并复制

管理员方式打开Anaconda Prompt：

在base环境中创建一个虚拟环境，输入命令conda create -n my_pytorch python=3.7（my_pytorch是自己起的环境名称，python版本依需求而定）。

输入activate my_pytorch命令激活新创建的虚拟环境：

 粘贴从pytorch官网复制的命令安装pytorch，如果访问不了外网需要换源，具体方法搜索即可。

安装中：

安装完会显示done。

 接下来测试一下是否安装成功。在这个虚拟环境下输入python进入python命令行，然后输入import torch，不报错之后再输入torch.cuda.is_available()返回True则代表安装成功。

 注意：如果这里返回的是False，则代表安装不成功，可以核对自己显卡支持的cuda版本，更新显卡驱动程序，以及核对pytorch版本和cuda版本是否一致等等。 参考链接完美解决torch.cuda.is_available()一直返回False的玄学方法

这里我之前在创建的虚拟环境中安装过cpu版本的pytorch，后来即使使用上述安装gpu版本的pytorch命令后环境中的pytorch版本依然是cpu版本，所以torch.cuda.is_available()命令一直返回False，后来我删除环境重新建立一个了新的虚拟环境，再用conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch命令才安装成功。

可以使用conda list命令查看环境中的所有的包。

第四步：安装Pycharm

进入Pycharm官网https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows下载社区版安装。进入Pycharm新建一个项目，选择上面创建的虚拟环境中相应的python解释器。

（这里是我选过路径了）

如果没有可选的解释器，点击右边“…”进行选择

在弹出的窗口中点击“...”，选择自己新建的虚拟环境中的python解释器

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环境配置完成。