如何在pycharm里安装pytorch环境-GPU版

发布网友发布时间：2024-09-27 17:03

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热心网友时间：2024-10-14 07:37

1、安装Anaconda

访问官网 anaconda.com/download 下载并安装Anaconda。

2、安装pycharm

访问 jetbrains.com/pycharm/d...，使用社区版即可。

3、检查conda环境

按下win+r，输入cmd回车打开命令窗口，在命令窗口内输入conda，环境无问题。

4、创建虚拟环境

包括环境名称和python版本名称。格式如下：

例如，我的环境名称为pytorch_gpu_23.5.30，使用python3.8，输入：

输入conda activate pytorch_gpu_23.5.30激活当前环境后，输入python，检查所安装python版本是否正确，输入exit()退出，输入conda deactivate退出当前环境。

5、设置解释器

打开pycharm，点击文件-设置，添加解释器，点击添加解释器，使用现有环境，把刚刚创建的添加进去。

6、安装cuda

打开pytorch官网 pytorch.org/，点击Get started，按照自己的需求选择好选项，我的电脑支持版本为CUDA11.7和CUDA11.8。

打开CUDA官网下载地址 developer.nvidia.com/cu...，选择好自己的选项之后点击下载，下载完成后，直接双击安装，最好安装在默认路径，因为后面需要用到。

7、验证cuda是否安装成功

进入路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA查看自己的版本安装是否正确。

进入文件夹v11.7-bin，并复制路径，在终端里输入：

然后输入：

输出里显示出cuda版本。

8、下载cudnn

官网地址 developer.nvidia.com/cu... 下载解压完成后，分别打开三个文件夹，将文件夹里的复制到CUDA路径下同名文件夹中，注意是复制bin、include、lib文件夹里的内容，不是复制整个文件夹过去。

9、验证是否安装成功

进入文件夹：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\extras\demo_suite。

复制路径，在命令行里输入：

然后输入：

运行成功出现PASS。

输入：

运行后会显示安装的CUDA版本，同样也会出现PASS，即代表成功。

10、安装pytorch

进入pytorch的pip界面显示的网址，我的是：download.pytorch.org/wh...

点击torch，根据自己的需求找到对应版本，python3.8对应cp38,cuda11.7对应cu17。

下载好之后，下载torchvision，依然按照自己的版本选择，根据下面的表选择适合自己下载的torch的torchvision。

11、安装torch和torchvision

打开pychram的终端，如，我的文件下载在了F盘的install文件夹内，首先输入cd F:\install进入此文件夹，然后输入：pip install torch-1.13.0+cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl安装torch。

再输入pip install torchvision-0.14.0+cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl安装torchvision。

12、验证是否安装成功

新建python文件，输入：

运行后，系统输出安装版本即代表安装成功。