1.2 PyTorch的安装 — 深入浅出PyTorch (datawhalechina.github.io)
https://www.anaconda.com/products/individual
官网下载anaconda
Anaconda Prompt 中 创建虚拟环境
conda create
-n pytorch python
==3.8
conda env list
！nvidia-smi 查版本
我的是CUDA11.5 官网选以前版本
# CUDA 11.3
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
因为
换了源
把最后 -c pytorch去掉了
运行结果
注 换源方法：
Windows系统：
TUNA 提供了 Anaconda 仓库与第三方源的镜像，各系统都可以通过修改用户目录下的
.condarc
文件。Windows 用户无法直接创建名为
.condarc
的文件，可先执行
conda config –set show_channel_urls yes
生成该文件之后再修改。
完成这一步后，我们需要修改
C:\Users\User_name\.condarc
这个文件，打开后将文件里原始内容删除，将下面的内容复制进去并保存。
channels:
– defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
–
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
–
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
–
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
这一步完成后，我们需要打开
Anaconda Prompt
运行
conda clean -i
清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。
在vscode添加虚拟环境路径
