conda安装PyTorch：PyTorch GPU环境搭建全攻略

 # 2.1 Conda环境的创建与管理 ### 2.1.1 Conda环境的创建 Conda环境的创建命令如下： ``` conda create -n <环境名称> python=<python版本> ``` 例如，创建一个名为"pytorch-env"的环境，使用Python 3.8版本： ``` conda create -n pytorch-env python=3.8 ``` ### 2.1.2 Conda环境的管理 创建环境后，可以使用以下命令进行管理： * **激活环境：** ``` conda activate <环境名称> ``` * **停用环境：** ``` conda deactivate ``` * **列出环境：** ``` conda env list ``` * **删除环境：** ``` conda remove -n <环境名称> --all ``` # 2. Conda环境搭建与PyTorch安装 ### 2.1 Conda环境的创建与管理 #### 2.1.1 Conda环境的创建 Conda环境是一个隔离的Python环境，可以安装和管理特定的Python包和依赖项，而不会影响系统范围内的安装。要创建Conda环境，可以使用以下命令： ``` conda create -n <环境名称> python=<python版本> ``` 例如，要创建一个名为`pytorch-env`的Conda环境，其中包含Python 3.8，可以使用以下命令： ``` conda create -n pytorch-env python=3.8 ``` #### 2.1.2 Conda环境的管理 创建Conda环境后，可以使用以下命令对其进行管理： - 激活环境：`conda activate <环境名称>` - 停用环境：`conda deactivate` - 列出所有环境：`conda env list` - 删除环境：`conda remove -n <环境名称> --all` ### 2.2 PyTorch的安装 #### 2.2.1 PyTorch的版本选择 PyTorch提供多种版本，包括稳定版、预发布版和夜间版。对于生产环境，建议使用稳定版。要查看可用版本，可以使用以下命令： ``` conda search pytorch ``` #### 2.2.2 PyTorch的安装命令 在激活Conda环境后，可以使用以下命令安装PyTorch： ``` conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 此命令将安装PyTorch、TorchVision、TorchAudio和CUDA Toolkit 11.3。CUDA Toolkit是PyTorch在GPU上运行所需的库。 **参数说明：** - `pytorch`：PyTorch库 - `torchvision`：PyTorch的计算机视觉库 - `torchaudio`：PyTorch的音频库 - `cudatoolkit`：CUDA Toolkit版本 - `-c pytorch`：从PyTorch官方频道安装 # 3. PyTorch GPU环境配置 ### 3.1 GPU驱动与CUDA的安装 #### 3.1.1 GPU驱动安装 **步骤：** 1. 前往 GPU 制造商的官方网站（如 NVIDIA、AMD）下载与操作系统和 GPU 型号相匹配的最新驱动程序。 2. 运行下载的驱动程序安装程序并按照提示进行操作。 3. 重新启动计算机以完成安装。 #### 3.1.2 CUDA安装 **步骤：** 1. 前往 NVIDIA CUDA Toolkit 下载页面下载与操作系统和 GPU 型号相匹配的 CUDA Toolkit。 2. 运行下载的安装程序并按照提示进行操作。 3. 接受许可协议并选择“自定义”安装。 4. 选中“驱动程序”和“CUDA”组件，然后单击“安装”。 5. 重新启动计算机以完成安装。 ### 3.2 PyTorch GPU环境配置 #### 3.2.1 PyTorch GPU版本安装 **步骤：** 1. 在命令行中运行以下命令： ``` pip install ```