配置pytorch环境

写在前面

作为一名合格的计算机专业的学生，怎么能不熟悉pytorch呢。然而，学习的第一步就是搭建环境。但是由于步骤有> 点多，很容易忘记，在这里做一个详细的笔记相当于pytorch安装说明书，也供大家参考一下。

之前看教程安装pytorch的时候，大多数教程使用conda进行集成式自动化安装的方法，但是由于pip install 所使用的镜像都是国外的，因此下载起来特别慢，经常时间特别久也办不成事情。给我造成了许多困扰。

所以我为此查了很多资料，找到下载whl包半自动化安装的方法，速度相当快且成功率很高。为了帮助更多像我一样的初学者，所以特意分享一下安装步骤，帮大家少走一些弯路。

准备工具

• python环境（版本3.11）
• Anoconda
• 显卡（4090）一张（实验室的电脑就是这么豪横）
• 在cmd中输入nvidia-smi命令查看自己cuda版本，我这边是12.0版本
• 注：如果输入nvidia-smi或者nvcc -V命令之后没有反应的话应该是电脑没有装cuda，自己需要搜一下相应的教程在英伟达官网下载相应的cuda和cudnn并安装，在这里就不展开了。

步骤1，配置pytorch环境

• 首先打开torchwhl包链接
• 按照自己cuda版本和python版本找到对应的torch，torchvision，torchaudio
• 搜索torch（注：因为版本还没有更新到cuda12，但是查询了官网cuda12兼容最新版本也就是cuda11.8 所以这里我搜索的cu118+Python3.11）
• 接着搜索torchvision，torchaudio并下载
• 接着打开Anaconda prompt工具创建虚拟环境输入 conda create -n your_env_name python=x.x
• 切换环境(左边由base变为your_env) conda activate your_env_name
• 然后依次安装torch、torchaudio、torchvision

pip install D:\pytorch_whl\torch-1.10.0+cu102-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install D:\pytorch_whl\torchaudio-0.10.0+cu102-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install D:\pytorch_whl\torchvision-0.11.0+cu102-cp38-cp38-win_amd64.whl

• 安装完成（如果不出意外）
• 验证是否安装成功

步骤2，添加环境到pycharm中

• 新建一个空白的Python项目

• 选择Previously configured interpreter 也就是已有的解释器
• 点击添加解释器

• 找到你电脑中Anaconda的位置，在其中的Script文件下的conda.exe,然后载入环境
• 完成环境配置，接下来你就可以在pycharm里面使用pytorch了。

• 大功告成。赶紧去跑代码吧！！！