• 1. 创建 Python 子环境：
• 2. Pytorch 的安装
  • 2.1. 查看电脑 GPU 支持的 CUDA 版本
  • 2.2. CUDA 驱动检查
  • 2.3. Pytorch 包下载（GPU）
  • 2.4. 检查安装
• 3. Jupyter Notebook

1. 创建 Python 子环境：

# Python子环境名字：pytorch	Python版本：3.7.5
conda create -n pytorch python=3.7.5
# 查看已有子环境
conda info --envs	或	conda env list
# 激活环境
source activate
conda activate pytorch
# 退出当前环境
conda deactivate

2. Pytorch 的安装

2.1. 查看电脑 GPU 支持的 CUDA 版本

① 点击 “开始”——搜索 \(NVIDIA\ Control\ Panel\)

② 点击 “帮助”——“系统信息”——“组件”。

2.2. CUDA 驱动检查

\(NVIDIA-SMI\) 大于 \(396.26\) 才支持 \(CUDA\ 9.2\) 以上的版本。

注意：\(NVIDIA\)、\(cuda\) 与 \(pytorch\) 的版本需要配套，特别是 \(NVIDIA\) 和 \(cuda\)。

2.3. Pytorch 包下载（GPU）

PyTorch 官网

在命令行输入：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

安装过慢，可以将包下载到如下图位置，然后安装。

conda install --use-local pytorch-1.12.0-XXXXXX
conda install --use-local cudatoolkit-11.3.1-XXXXXX

2.4. 检查安装

import torch
torch.cuda.is_available()	# 查看pytorch是否可以用GPU

3. Jupyter Notebook

\(Jupyter\ Notebook\) 只安装在默认环境（\(base\)）中安装，但 \(base\) 环境没安装 \(pytorch\)，所以有两种解决方案：

• 在 \(Jupyter\ Notebook\) 中安装 \(pytorch\) 包（\(GPU\)版）。
• 在 \(pytorch\) 环境中安装 \(Jupyter\ Notebook\)。

一般选择后者。

conda activate pytorch	# 激活装有pytorch的python环境
conda install nb_conda	# 在该环境下装 Jupyter Notebook

打开 \(Jupyter\ lab\)，切换到装有 \(pytorch\) 的 \(Python\) 环境。