在已安装cuda的前提下，如何在Anaconda指定环境中安装pytorch cuda

前提

1. 电脑支持cuda并且之前已经安装过cuda以及cudnn等
2. 电脑已经安装并配置好anaconda环境
3. 已创建好anaconda指定虚拟环境

1. 查找PC已安装的cuda版本

打开终端cmd，输入指令：nvcc -V

C:\Users\emos>nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Mar__8_18:36:24_Pacific_Standard_Time_2022
Cuda compilation tools, release 11.6, V11.6.124
Build cuda_11.6.r11.6/compiler.31057947_0

由最后一行可知，电脑中安装的cuda版本为cuda11.6

2. 在PyTorch官网查找指令

进入PyTorch官网，如图

图中，只有CUDA 11.7及以上，我们可以从 Previous PyTorch Version 中查找对应版本。但实测，可以直接复制 Run this Command 并将其中的cu117改为cu116即可，即：

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

3. 在Anaconda指定虚拟环境中运行指令

假设我们已经创建的虚拟环境名称为 cudatest

1. 首先打开Anaconda Prompt
2. 输入指令 conda activate cudatest以激活环境
3. 进入该虚拟环境后，输入第2个步骤中所查找的cuda下载指令，即

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

4. 等待安装完成即可

4. 验证 pytorch cuda可用

在Anaconda Prompt激活虚拟环境后，输入 python进入python控制台。

(cudatest) C:\Users\Users_Name>python
Python 3.10.9 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Mar  8 2023, 10:42:25) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>>

显示True即代表cuda可用