一、安装python3.7(安装其他版本的也可参考)
二、Anaconda安装
三、更新驱动
四、安装GPU版本的pytorch
一、安装python3.7(安装其他版本的也可参考) 1、进入python官网,https://www.python.org,进入首页,点击Downloads,选择Windows 
如下图,就可以看到许多的Python版本,我们选择python3.7.9(想安装其他版本的自己对应找即可)  
2、安装: 2.1、 
2.2、 
2.3、一般不改路径 
2.4、 
2.5、验证是否成功,按win+R,输入cmd ,输入Python回车 
二、Anaconda安装 1、进入Anaconda官网,https://www.anaconda.com/,进入首页,选中“Products”,点击“Anaconda Distribution”选项。 
2、拉到最底下,点击 
一般我们不会安装最新版本,我们安装一个稳定的版本,往下拉,选择此版本 
3、安装 3.1、 
3.2、 
3.3、 
3.4、这个一般不放在c盘,建议放在d盘 
3.5、 
3.6、 
3.7、 
3.8、 
添加环境变量此电脑——属性——高级系统设置——环境变量——path——编辑——新建 D:\Anaconda5.3.1 (Python需要) D:\Anaconda5.3.1\Scripts (conda自带脚本) D:\Anaconda5.3.1\Library\mingw-w64\bin (使用C with python的时候) D:\Anaconda5.3.1 \Library\bin(jupyter notebook动态库) 验证是否成功,按win+R,输入cmd , conda --version 回车! 
三、更新驱动 进入https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn#,选择自己的电脑的配置进行下载安装(注意一定要安装在c盘,为之后安装GPU版本的pythorch做准备,之前安装在d盘出错了) 
验证是否成功,按win+R,输入cmd , nvidia-smi 回车! 
四、安装GPU版本的pytorch(安装这个之前要安装pycharm、Anaconda、更新了驱动) 1、点击进入Anaconda3中的Anaconda Prompt(anaconda) 
知识储备: 1.1、检验当前conda的版本 conda -V 1.2、查看已有的虚拟环境 conda env list 1.3、创建虚拟环境 conda create -n env_name python=x.x 1.4、删除虚拟环境 conda remove -n env_name --all 1.5、激活虚拟环境 conda activate env_name 1.6、关闭虚拟环境 conda deactivate 
首先,创建pythorch3.8的环境名 conda create -n pythorch3.8 python=3.8 激活pythorch3.8虚拟环境 conda activate pythorch3.8 进入pytorch官网,https://pytorch.org/,复制命令,粘贴到pythorch3.8虚拟环境(注意就选择11.3,不要选择别的,之前选了别的,有问题!) 在pycharm中将环境切到pythorch3.8虚拟环境

在pycharm中输入下面脚本,看看cuda是否可用
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available())
显示以下结果,则安装GPU版本的pytorch成功。

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