如何搭建Pytorch环境（Windows版）

由于CUDA Version更新到11.7了，因此，本教程也同步更新

1 安装Anaconda

（1）首先打开Anaconda官网，下载对应平台的安装包
Anaconda官网
在这里插入图片描述

我们这里安装的包是Anaconda3-2022.10-Windows-x86_64.exe
然后，双击exe文件，开始安装
等待安装结束（这里选择Just me即可）

注：这里有一种方法可以自动添加环境变量，在安装的过程中，勾选自动添加到Path选项即可！这样做可跳过下面的步骤（2）
在这里插入图片描述

（2）安装完成后，点击系统属性设置——添加环境变量（安装时勾选自动添加到Path选项的可跳过此步骤）：
在这里插入图片描述

在系统Path路径下添加（高亮部分的两行内容，具体的安装路径以机器上为准）：
\Anaconda3\Scripts
\Anaconda3\Library\bin
在这里插入图片描述

（3）打开CMD命令，输入conda，能正常显示，说明已经安装成功了：
在这里插入图片描述

2 安装Pytorch

（1）初始化.condarc文件

conda config --set show_channel_urls yes

在这里插入图片描述
这个时候，我们打开C盘用户下，可以看到多了一个.condarc文件

（2）打开这个文件，按照以下的方式进行编辑：
先设置虚拟环境的根目录

envs_dirs:
  - D:\software\Anaconda3\envs

然后添加channels：
清华大学镜像（安装速度快，但有时最新版不一定能安装成功）

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

阿里云镜像（安装速度慢，但package内容较全）

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud

二者结合版

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

（3）创建pytorch的虚拟python环境：（打开cmd命令行窗口，prefix后添加指定安装路径）

conda create -n pytorch python=3.9

在这里插入图片描述
输入y，开始创建虚拟环境
创建完成后，激活虚拟环境，并安装pytorch：

conda activate pytorch
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

等待安装完成后，即可使用pytorch环境了
在这里插入图片描述
（4）检测pytorch环境是否安装成功

import torch
print(torch.cuda.is_available())
True