win11pytorch安装_win11安装pytorch

Pytorch学习笔记

刚开始学，如有不对，望批评指正

一.win11，pytorch安装

1.安装python

python --version 查看python版本
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2. 安装conda以及conda命令

安装python版本对应的miniconda或者anaconda都行，用于管理虚拟环境。

在https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/miniconda/中找到Miniconda3-py39_23.1.0-1-Windows-x86_64.exe即可下载。

下载验证

两种方式

1.下载成功后，win+r输入cmd打开命令行，使用conda list正常显示包列表则成功下载。若无法识别conda命令，则考虑是环境变量未配置。

2.按win进入搜索，输入prompt，再次输入conda list正常显示包列表则成功下载。（推荐1，配置环境变量方便一些）

配置

打开高级系统设置配置环境变量，双击path，添加conda下载目录以及其对应的Scripts子文件夹，配置成功后即可在命令行中使用conda命令。

学习使用这些命令，是为了更好的利用github等仓库中对应不同版本pytorch的代码，必须学会使用conda创建切换不同虚拟环境。

conda env list 查看当前已有的全部conda虚拟环境
conda create 自定义name python = version版本号 创建指定python版本的名称为name的虚拟环境
conda env remove -n name 删除指定名称的虚拟环境
conda activate name 可以激活并进入name对应的虚拟环境
conda list 查看当前这个虚拟环境中所有安装的包列表
conda search name 可以查找某个包的conda命令可下载的所有版本
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3.确定cuda版本

–非常重要，当前最新cuda没有对应pytorch

nvidia-smi命令查看这个显卡驱动可以安装的最高的cuda版本是多少，如下：

Driver Version: 528.33 表明当前驱动版本是528.33
CUDA Version: 12.0 表明当前驱动可以安装的cuda最高版本是12.0

但是目前Pytorch稳定版对应的最新的CUDA为11.7

但是在conda 中能够找到的版本最高为11.3，所以还是得去cuda官网上找11.7，选择对应系统local版本即可。（注意cn后缀的官网以及迅雷下载能够有效提高下载速度）

conda search cudatoolkit
# 查看可以用来安装的cuda的所有版本都有哪些
conda search cudatoolkit --info
# 查看所有列出来的cuda的详细信息，包括版本号version，文件网址url，依赖项dependencies
conda install cudatoolkit=9.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
# 使用国内源下载
conda install -c conda-forge  cudatoolkit=9.0
# 安装不成功的话还是使用官方源
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下载后，电脑上存在多个cuda版本，切换方法如下：

方法一：

1. 哪个版本不用时，就把那个环境变量中的path路径改为非实际路径，比如v9.0改为v9.0.111
2. 需要用的版本，就在环境变量中将CUDA_PATH，NVCUDASAMPLES_ROOT改成对应的路径

方法二：

​ 以后再说

4.安装PyTorch

​ 在PyToch中选择合适版本（一般选择稳定版，然后根据电脑系统，包管理工具，语言，以及cuda版本进行选择），将命令复制进命令行执行，等系统提示输入y/n时，输入y即可。

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
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下载完成后，输入conda list即可找到刚刚下载的pytorch包，版本号为1.13.1。

5.安装pyCharm

​ 安装pyCharm，这个自己找资源，或者直接去官网安装社区免费版。然后启动pyCharm，创建新项目。注意python解释器中配置conda仓库中的python.exe

​ 创建工程后，在自动创建的main.py中输入代码，测试pytorch版本

# 这是一个示例 Python 脚本。

# 按 Shift+F10 执行或将其替换为您的代码。
# 按 双击 Shift 在所有地方搜索类、文件、工具窗口、操作和设置。
import torch

def print_hi(name):
    # 在下面的代码行中使用断点来调试脚本。
    print(torch.__version__)
    print('gpu:', torch.cuda.is_available())
    print(f'Hi, {name}')  # 按 Ctrl+F8 切换断点。

# 按间距中的绿色按钮以运行脚本。
if __name__ == '__main__':
    print_hi('PyCharm')

# 访问 https://www.jetbrains.com/help/pycharm/ 获取 PyCharm 帮助
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结果显示如下：成功输出torch版本号。