使用pycharm配置深度学习环境

下载好anaconda和pychram，可以直接在pycharm终端配置深度学习环境的配置。

一、查看可支持cuda版本

 使用nvidia-smi命令在cmd窗口，查看显卡最高支持的cuda版本，如下：

表示安装的cuda版本不能超过11.2，具体版本视自己电脑而定。

二、配置环境

在安装torch时候，需要注意的是版本之间的对应，需要版本一致，其官网的对应关系如下链接。

PyTorch中torch、torchvision、torchaudio版本对应关系_torch与torchvision版本_Liekkas Kono的博客-CSDN博客

1.创建虚拟环境

创建虚拟环境，我创建的是python3.8版本的，版本不宜过高。

打开pycharm的terminal输入以下命令：

conda create -n pytorch python=3.8 

2.激活虚拟环境

conda activate pytorch 

文件路径前出现pytorch字样说明虚拟环境激活成功。

2.安装torch

由于我创建虚拟环境是python3.8，因此我选用10.2的版本的cuda进行下载，在下载时候一定采用pip下载，不要用conda，否则下载的是cpu版，会造成torch.cuda.is_available() 的输出无论如何都是False，其中+cu102表示cuda版本为10.2，一定要带上。

输入命令：

pip install torch==1.10.0+cu102 torchvision==0.11.1+cu102 torchaudio==0.10.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102

整个过程下载很快，并且不会出现中断。

3.检验是否安装成功

import torch
import torchvision
 
print(torchvision.__version__)
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

输出如下：

输出True，安装成功。