1.概要

2.CPU VS GPU

3.各软件关系

4.流程

1. 确定自己的硬件信息，确定电脑有英伟达(NVIDIA)显卡

2. 下载安装Anaconda

3. 利用conda或者pip安装PyTorch(坑最多的)
1. 确定自己安装的CUDA版本与GPU关系
2. 安装GPU版本PyTorch

4. 下载安装/配置PyCharm

4.1Windows下判断有无NVIDIA GPU

4.2下载安装Anaconda

• 官网 Anaconda | Built to Advance Open Source AI

• 选择 Products -> Anaconda Distribution

• 点击Download,可以下载最新版本

• Index of /，可以下载到历史版本

• 安装路径最好全英文

4.3利用conda或者pip安装PyTorch

0. GPU与CUDA准备
1. 确定显卡型号，安装显卡驱动最新版本 RTX 3050
NVIDIA GeForce 驱动程序 - N 卡驱动 | NVIDIA
2. 查询GPU算力（Compute Capability） 8.6
Your GPU Compute Capability
3. GPU 算力与CUDA版本对应关系 CUDA 11.0
1. 信息来源 1 NVIDIA Datacenter Drivers :: NVIDIA Data Center GPU Driver Documentation
2. 信息来源 2 https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supporte
4. 看自己的驱动 CUDA Driver Version(nvidia-smi) CUDA Version: 12.7

1. 采用命令行安装

2. 本地安装 下载pytorch package后，利用pip install路径地址安装 https://download.pytorch.orq/whl/torch stable.html 如果本地安装完成，使用pip install torch==本地下载的版本号 torchvision torchaudio

2. 验证pytorch是否安装成功
1. 激活对应的虚拟环境（你安装Pytorch的虚拟环境）conda activate虚拟环境名
2. 输入conda list，看有没有pytorch或者torch
3. 输入python
4. 输入 import torch
5. 输入 torch.cuda.is_available()
6. 如果显示True，就说明我们这个PyTorch安装成功了