必知必会!Windows11下PyTorch GPU版本安装

发布网友发布时间：2024-09-27 17:03

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热心网友时间：2024-10-29 02:01

本文提供了一步一步的指南，以在Windows11系统上安装PyTorch的GPU版本。首先，您需要创建一个虚拟环境以确保Python环境的隔离，便于管理依赖关系。您可以通过conda命令查看已有的环境，然后创建一个名为"pytorch_gpu"的虚拟环境，指定Python版本为3.10。激活此环境后，下一步是安装PyTorch、相关库和CUDA版本（以本文为例使用CUDA 12.1），确保与您的系统兼容。

在安装完毕后，您可以直接在Python环境中导入torch包，通过`torch.cuda.is_available()`函数检查GPU是否成功安装并可用。接下来，在PyCharm中创建项目并选择先前配置的解释器，添加现有环境“pytorch_gpu”，即可在该环境中使用PyTorch。

对于Jupyter环境，您需要在"pytorch_gpu"虚拟环境中执行一些额外步骤。首先，通过`conda list`命令检查是否存在Jupyter。若缺失，则使用pip安装ipykernel包，并使用`ipykernel`安装到Jupyter内核列表中。在Jupyter Notebook中添加新环境并切换到Python 3 (pytorch_gpu)，即可在Jupyter中使用PyTorch。

遵循上述指南，您将能够在Windows11系统上高效地配置和使用PyTorch的GPU版本，为深度学习和机器学习项目提供强大的计算能力。