win7下安装配置pytorch实现在PyCharm中直接运行_win7运行pycharm2023

本文主要参考了win10从零安装配置pytorch全过程图文详解和WIN10下pytorch环境配置（安装了半天的血泪史）这两篇文章，感谢两位博主的分享。

两种方法我都尝试成功，但是个人更推荐第一种方法，因为更直接和全面，且包含了N卡加速部分的设置。

第二种方法因为使用清华镜像的问题，经常失败，我尝试了不下5次才最终安装成功，最后有一些细节问题解决好了，可以直接使用PyCharm运行，如下图。

下面说一下具体流程以及遇到的问题和解决办法。

1.安装anaconda

（anaconda内置python在内的许多package，所以不用另外下载python）
可以点击下面的清华开源软件镜像站，在官网下载anaconda不如在这下的快
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 镜像站

尽量下载最新版，可以按照日期排序，如果在运行任何命令的过程中提示更新anaconda，暂时不要更新，全部结束之后按需更新。

2.暂时不用添加环境变量，因为我们实际需要添加的环境变量是anaconda的沙盒当中，这个地址后面再说。

3.在conda环境中创建沙盒：

conda create -n pytorch python=3.8

4.激活沙盒

conda activate pytorch

5.检查N卡驱动，如果无N卡可以跳过这个步骤

win+r，运行cmd，输入nvidia-smi后回车
如果提示找不到命令错误，可以cd到这个目录C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 即可解决

正常运行得到的Driver Version，这里需要注意的是，表中的Driver Version需大于396.26，否则就去geforce experience更新显卡驱动。

查看cuda版本，方法桌面上右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件->NVCUDA.DLL（版本），如果版本不对，请参照这篇文章安装。

6.下载pytorch

https://pytorch.org/官网
这里需要注意的是，如果之前第二步查看时有GPU，则CUDA选择10即可，如果选9，之后不好用镜像源下载，速度会很慢；如果只有集显，那么CUDA选择None即可

7.使用上交镜像

打开anaconda prompt，输入下列指令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

8.在镜像中安装pytorch

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1

9.检查安装结果

最后我们检验安装是否成功，先键入python进入python工作环境，然后键入import torch，如果未报错，则pytorch安装成功，之后输入指令torce.cuda.is_available(),如果显示True，则GPU可被pytorch使用

10.配置PyCharm

注意，配置路径为沙盒中的Python3路径。

11.添加环境变量

此时如果直接使用PyCharm导入torch发现可以正常导入，但是一旦运行则出错！

Original error was: DLL load failed while importing _multiarray_umath: 找不到指定的模块。

网上有人说是numpy版本问题造成的，我卸载重装问题依然无法解决！

最后找到了解决问题的办法，原来是环境变量！

注意添加的环境变量为anaconda的沙盒中的地址，这个地址与我们在pc中使用的地址相对应。

用户环境变量 Path 的值为 D:\Tools\ML\anaconda3\envs\pytorch;D:\Tools\ML\anaconda3\envs\pytorch\Library\bin;D:\Tools\ML\anaconda3\envs\pytorch\Scripts;

重启PyCharm，运行成功！