本文默认您的电脑上已经安装了Anaconda 

一、创建虚拟环境

1.查看python版本

打开Anaconda的Prompt命令窗口，查看python版本如下：

2.创建虚拟环境

打开Anaconda的Prompt命令窗口，在进入Prompt后，默认的是你的base环境。

为了方便管理，我们在此创建一个新的虚拟环境，用来使用pytorch框架。先为PyTorch框架构建一个虚拟环境，命令如下。因为本地python版本时3.9，故创建的虚拟环境使用的Python的版本为3.9，python版本号要根据你自己电脑中python版本确定，PyTorch_cpu是创建的虚拟环境名称，你可以自定义任何名称。

conda create -n PyTorch_cpu python=3.9

3.查看虚拟环境

输入conda info -e 可以查看你当前conda中的环境。若创建成功，prompt中显示如下：

 4.进入虚拟环境

输入"conda activate 环境名" 可以进入新环境，如：

注意：conda deactivate可以退出当前虚拟环境，回到base中  

二、安装torch和torchvision

1.将torch和torchvision下载到本地

下载地址如下：

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

注意：torch和torchvision的版本要相对应，网上随便搜索一下就可以找到对应的版本号，这里提供一个博客网址做参考，如下：PyTorch中torch、torchvision、torchaudio、torchtext版本对应关系_torch2.0.1对应的torchvision-CSDN博客

在这里，torch我选择的是 2.2.1，对应的torchvision版本选择的是0.17

torch选择如下，其中2.2.1是版本，cp39指的是python的版本号3.9，win指的是windows

torchvision选择如下：

torch和torchvision下载好之后，就可以开始安装了

2.安装torch和torchvision

仍然是在创建的虚拟环境中进行安装，安装前要知道下载的torch和torchvision的位置，首先进入到该目录下进行命令安装，在windows系统中，使用cd命令可以进入指定的目录。

这里还是以3.9的python版本为例，

安装torch：

pip install torch-2.2.1+cpu-cp39-cp39-win_amd64.whl

安装torchvision：

pip torchvision-0.17.1+cpu-cp39-cp39-win_amd64.whl

本地安装torch和torchvision时，如果速度很慢的话，此时也可以加上清华镜像（原先我是认为下在本地下载的话清华镜像应该是不起作用的，不过在我加了清华镜像之后速度确实提升了居多，不知时凑巧还是其他原因）：

pip install torch-2.2.1+cpu-cp39-cp39-win_amd64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip torchvision-0.17.1+cpu-cp39-cp39-win_amd64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

成功安装后显示如下：

3.检验是否安装成功

进入python，输入以下代码，如果没有报错，正常运行，那么就说明cpu版本的pytorch安装成功了！

其中print(torch.__version__)输出的时torch的版本

 print(torch.cuda.is_available())的结果如果是False代表cpu版本，若是True则是gpu版本。

三、pytorch和pycharm联动，在pycharm上设置pytorch解释器

步骤：打开Pycharm->文件->设置->项目->python Interpreter：

对应的英文是：file->settings->project->python interpreter

点击add interpreter 选择add local interpreter

选择existing,然后点击那三个像省略号一样的小点...

然后按照你安装Anaconda的路径找到envs文件夹，里面会有相应的python.exe的解释器，选择如下这个即可

在pycharm中输入如下代码进行测试是否设置好

若像下面结果一样正常运行，则pycharm和pytorch实现联动成功！

 成功！

四、pytorch和jupyter notebook联动

我们如果直接打开jupyter notebook，import torch会报错，如下：

操作步骤如下

1.打开Anaconda Prompt，在base环境中输入conda install nb_conda_kernels安装nb_conda_kernels。

2.进入为pytorch创建的环境，命令行输入conda install ipykernel安装ipykernel

如果报错的话就尝试使用清华镜像或者pip install ipykernel

3.安装完成后进入Jupyter Notebook，创建文件时可以发现多了两个选项"Python [conda env:PyTorch_cpu]"和“Python[conda env:root]*”

 选择"Python [conda env:PyTorch_cpu]"，然后就实现jupyter notebook与pytorch的联动啦！

正常运行！

成功！

精彩文章

评论可见，请评论后查看内容，谢谢！！！
 您阅读本篇文章共花了：