windows下在anaconda中配置pytorch（GPU版）

首先需要说明的是，anaconda所创建的环境中按照官方步骤安装的pytorch框架所包含的cudatoolkit版本是不同于电脑自身所安装的cudatoolkit版本的，两者相互不影响且不同的anaconda虚拟环境下可以安装不同版本的cudatoolkit，下面开始安装：

1、安装驱动

在cmd中输入nvidia-smi出现如下界面，左边的红框显示的是驱动版本，右边红框显示的是该驱动所能安装的最高版本的cuda，如未安装可以先取官网下载对应的驱动进行安装，由于cuda驱动向下兼容性较强，因此建议安装最新版本的驱动。

• 驱动下载链接
  

2、安装pytorch的gpu版本

可以直接按照官网的安装命令进行安装，cuda版本只要在驱动支持的范围内都可以安装

• pytorch官方安装步骤：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
  

（1）复制安装命令

在官网页面选择适合自己版本的cuda和pytorch，直接复制红框中的命令

如选择的各项配置如下：

• pytorch版本：1.10.1
• 操作系统：Windows
• 安装方式：conda
• 语言：python
• cuda版本：CUDA 11.3
  生成的命令为：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

（2）运行安装命令

打开anaconda prompt并切换到自己想要安装pytorch的虚拟环境（切换命令：conda activate 环境名），粘贴刚刚在pytorch官网复制的命令，如下图所示：

（3）等待安装完成

（4）检查是否安装成功

在安装的环境中打开python，输入：

import torch
torch.cuda.is_available()

显示True表示安装成功，输入conda list可以查看安装的所有包，里面可以看到cudatoolkit版本

3、安装过程中遇到的错误

（1）torch.cuda.is_available()一直显示False

由于网上教程中很多都是按照windows平台安装完整的cuda的方式进行安装，如这种步骤：
https://blog.csdn.net/qq_43309940/article/details/122191247
因此在按照这种步骤安装了最新cuda 11.5之后发现pytorch官网并没有对应版本的pytorch，因此擅自更改了官网的安装命令将cudatoolkit=11.3改成了11.5，导致一直false，最后通过卸载pytorch（conda uninstall pytorch）后再重新按照官方命令安装才安装成功

（2）在anaconda虚拟环境中使用nvcc -V提示不存在

这个是由于通过 conda 安装的 cudatoolkit只是官方cudatoolkit的一部分，而且是独立于电脑上安装的cudatoolkit，因此需要在cmd中运行nvcc -V才会显示系统的cudav版本，这也反过来证明了anaconda环境中安装的cudatoolkit版本和电脑中安装的是相互独立的，即使电脑未安装cudatoolkit在虚拟环境中安装了也是可以用的，且不同虚拟环境可以安装不同的cudatoolkit版本。

参考：

conda安装的cudatoolkit与Nvidia官方提供的cudatoolkit的区别