anaconda自带pytorch吗,
第一步：从清华大学开源软件镜像站获取anaconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/c=莫=d。
安装过程中检查下图。
安装后，测试是否安装和设置了环境变量。(anaconda安装后，可能会有自己的。)
打开CMD，输入代码。
康达列表
返回到软件包的消息表明安装已完成。
打开“Anaconda Navigator”(如果不在桌面，点击左下角查看最近添加的内容)，会看到spyder下降。
第二步：下载2:cuda(GPU)
注意：CUDA不能用于没有NVIDA的显卡！
如果显卡不是n卡，就不能用GPU加速！
但是即使测试后没有下载CUDA，只要把pytorch软件包下载到spyder上，就可以使用CPU进行加速，简单学习没有问题。
在下载CUDA之前，检查一下你的电脑上可以安装的CUDA的最高版本，然后打开NVIDA控制面板。
你可以看到我的CUDA可以安装11.1版本(这不代表你的电脑一定要安装这个版本，最高可以接受这个版本！)
然后去CUDA工具包的官方安装网站。
3359开发商。NVIDIA.com/cuda-toolkit-archive
可以看到很多版本。此时请看pytorch官网。
torch.org/get-started/locally大街3359号/
这里最高的CUDA是10.2，但是我的电脑装不下10.2，所以选择了10.1 updata2。
进去吧。好了
然后下载到右下角，开始安装。当你遇到下图所示的注意检查时。
安装过程中出现错误的可能性很大，因为您的计算机没有Visual Studio。如果真的不对，请在下一个VS2019上试试。我犯了一个错误。
安装完成后，测试安装是否完成，然后打开CMD输入。
nvcc -V
安装后，如下图所示。
由于nvcc可能无法识别，请查找名为nvcc的文件(路径如图所示)。
找到后，将该路径添加到环境变量中。
添加后再次输入cmd，进入nvcc -V测试的安装。
这个CUDA的安装已经完成。
第三步
Pytorch的安装
打开cmd，输入以下两行代码：(使用清华源码加速))。
康达配置-添加频道3359 mirrors.tuna.Tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/py火炬/
conda配置-设置show _ channel _ URLs是
先不要关闭cmd，再进入pytorch官网。
torch.org/get-started/locally大街3359号/
这是一个熟悉的界面。我安装的CUDA是10.1，所以CUDA选择了10.1。
请注意这段代码
必须删除-c pyoch。
所以我们刚才进入了cmd。
condainstallpytorchtorchvisioncudatoolkit=10.1
过一会儿，cmd开始安装。如果安装中遇到Y/N，就选Y .因为我已经安装好了，而且在cmd上是这样的
下载后，打开cmd并输入
分析
然后，进入如下图所示。
进口种子
torch.cuda.is_available(
如果输出为真，pytorch安装完成。
第四步
以及配置和测试环境。
打开anaconda导航器。
试着找出两种环境下是否有pytorch这样的包。
如果没有，我们只能回到下一个pytorch。
如果是，可以打开spyder，在工具选项中设置为简体中文。
输入代码测试
进口种子
打印(火炬版： (，火炬。__version__))))。
Print (print(cudaGPUcheck:(，torch.cuda.is_available))))))))))。
如果输出正常，可以安装pytorch。
如果您想在pycharm上运行，创建一个新项目，然后选择现有的解释器。
然后添加一个解释器，如图conda环境下。
那就去做吧。创建后，创建。py文件并输入代码。
进口种子
打印(火炬版： (，火炬。__version__)))))。
Print (print(cudaGPUcheck:(，torch.cuda.is_available))))))))))。
执行以下操作来完成配置。
到目前为止，我们已经介绍了这篇关于Anaconda spyder pycharm的pytorch配置细节(GPU)的文章。关于Anaconda spyder pycharm pytorch配置的详细信息，请搜索之前的文章或者继续查看以下相关文章：以后请多多关照。
标题：Anaconda spyder pycharm的pytorch配置细节(GPU)。
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