1、安装环境

OS:              Win10 专业 x64
Python:      Python 3.7.7（通过Anaconda软件自带安装）
Anaconda: Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe【这个版本自带的python是3.11】
CUDA:       cuda_12.3.1_546.12_windows.exe  ，根据操作系统不同，可以在线选择不同版本下载，官方界面：下载地址

Pytorch：官方是Pytorch在线指令安装，建议参考我后面的离线手动安装，速度比较快。

Pycharm：pycharm-community-2023.2.5.exe,开发工具，社区免费版，下载后，自行一路默认安装。

 2、Anaconda安装过程

1.选择新安装路径：D:\ProgramData\anaconda3

2.勾选两个：选择Just me用户（安装更快更简单）。其他我默认安装了，后面第三步手动配置环境变量path。

3、然后在环境变量Path中手动添加Anaconda的path路径：

• 右击我的电脑属性，打开高级系统设置，配置环境变量。

 在path变量中，添加如下路径：

D:\ProgramData\anaconda3
D:\ProgramData\anaconda3\Scripts
D:\ProgramData\anaconda3\Library\bin
D:\ProgramData\anaconda3\Library\mingw-w64\bin
D:\ProgramData\anaconda3\Library\usr\bin （可以不添加）

简要说明五条路径的用途：这五个环境变量中，1是Python需要，2是conda自带脚本，3是jupyter notebook动态库, 4是使用C with python的时候

一定要添加这五条路径哦。（第五条有的人有文件夹，有的人没有文件夹，有的添加这条路径，没有的添加不添加都可以）

4.打开windows自带的命令窗口cmd.exe，测试安装是否成功

cmd窗口中输入命令：conda list，输出结果如下：

 cmd窗口中输入命令：conda --version，结果输出版本号，代表安装成功。

anaconda，具体如何使用和配置，请参考这篇教程《anaconda操作7、教程》、《配置国内镜像源》

3、CUDA安装过程

1.CUDA下载

百度搜索CUDA download，进入官方下载页面，选择适合的操作系统和install type:(local的exe)，具体网址为下载地址。

 2、双击安装

检查通过的话，选中需要的Visual Studio 环境，进入安装环节。（万一安装失败，请卸载干净后，重启系统，重新安装。）

 3、检查cuda是否安装成功

先核实一下，目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\bin下，是否有nvcc.exe文件。

​

 然后在cmd中输入指令： nvcc -V，可以看到我们版本号为Cuda 12.3

​

 本质上，是我们系统环境变量里多了Cuda的路径配置和Anaconda的路径

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\bin;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\libnvvp;

D:\ProgramData\anaconda3;D:\ProgramData\anaconda3\Scripts;D:\ProgramData\anaconda3\Library\bin;D:\ProgramData\anaconda3\Library\mingw-w64\bin;D:\ProgramData\anaconda3\Library\usr\bin;

​

4、安装Pytorch

1.首先进入Pytorch下载页面：Start Locally | PyTorch

选择合适的CUDA版本12.1，然后拷贝命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

注意旧版本的指令是conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch

2.在Aconda中手动添加清华镜像源，提高下载速度。

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

一个个将地址add进去，然后点击Update channels。

​

2、CMD窗口中执行指令：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

​

也许是安装了清华源，这次很顺利在线全部安装完成。所以下面3、4、5步骤可以不执行，直接调到第6步。

3、速度下载太慢，可以手动下载安装包

下载地址：

Index of /anaconda/pkgs/main/win-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror（稳定，只需要下载conda文件）

Index of /anaconda/cloud/pytorch/win-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror （最新，只能下载tar.bz2文件）

main/win-64(官网)

 具体下载安装包列表：

​
 

其中pytorch在线下载太慢，其他都自动下载到安装目录D:\ProgramData\Anaconda3\pkgs：

​

 所以我们手动下载一下该安装包，并手动安装所有安装包，最后检查一遍是否安装成功。

pytorch/win-64::pytorch-1.11.0-py3.9_cuda11.3_cudnn8_0     手动下载地址：pytorch-1.11.0-py3.9_cuda11.3_cudnn8_0 

4.将手动下载的安装包，也拷贝至指定路径下：D:\ProgramData\Anaconda3\pkgs

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5.然后手动离线，按顺序安装下载包。

以管理身份打开cmd，输入cmd D:\ProgramData\Anaconda3\pkgs，进入安装包目录。然后按照顺序安装下载包

      conda install --use-local pytorch-1.11.0-py3.9_cuda11.3_cudnn8_0.tar.bz2

      conda install --use-local torchvision-0.12.0-py39_cu113.tar.bz2          

      conda install --use-local torchaudio-0.11.0-py39_cu113.tar.bz2

      conda install --use-local cudatoolkit-11.3.1-h59b6b97_2.conda

      conda install --use-local libuv-1.43.0-h8ffe710_0.tar.bz2

      conda install --use-local python_abi-3.9-2_cp39.tar.bz2

      conda install --use-local pytorch-mutex-1.0-cuda.tar.bz2

安装成功结果：

​

6. 执行pytorch安装总指令，检查一遍是否完全安装

执行pytorch安装总指令，检查一遍是否完全安装。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch (红色-c pytorch 去掉，免得从镜像上重新下载)

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3

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 因为是手动安装的，有环境不一致的地方，需要更新一下conda-forge包。

最后再执行一遍检查指令，一切顺利。

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6. 验证pytorch是否安装成功

在开始菜单中，打开 Python控制台（新版本打开anaconda的控制窗口，输入python即可)。

（1）输入 import torch，如果没有报错，意味着 PyTorch 已经顺利安装了（我的笔记本win10 home版本系统缺少VC_redist.64.exe，安装后也解决）

（2）接下来，输入 torch.cuda.is_available()，如果是 True，意味着你可以使用 GPU，如果是 False，意味着只能使用CPU。

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7、pycharm配置解释器

网上的方法都有点旧了，直接如下配置：

点击File —> setting，找到Projiect: Scrapyproject —> Python Interpreter，点击右边那个Add Interpreter，下拉栏点击Add Local Interpreter，在下图Conda Environment中按如图步骤配置:

最后自动识别为：