环境搭建 （不必什么都要最新的）
一.anaconda安装
1.前言：先装Python还是先装Anaconda/strong> 装anaconda，就不需要单独装python了 anaconda 是一个python的发行版，包括了python和很多常见的软件库, 和一个包管理器conda。
2.下载Anaconda Anaconda官 这里选择清华大学镜像 安装，具体见这个 站的教程(官 进去太慢) 建议直接安装在根目录下。 老教程：Anaconda下载安装以及换源，点此进入，访问 站 详细全面先看这个
新教程：Anaconda3的安装教程 软件更新换代会有细微差距
注意此处：要是懒得配置后面的4、配置Anaconda环境变量Path，勾选也行
3.安装对应的CUDA基础框架 注意：AMD（锐龙）芯片没有GPU 也没有配套显卡驱动 要显卡
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3.1安装显卡驱动，针对没有安装显卡驱动的人，安装过了可以跳过此步骤
(可在命令行输入nvidia-smi查看是否安装) 在搜索栏输入（或者点击开始打开）”设备管理器”，找到显示适配器，第一个核显，第二个才是我们要用的独显
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图一1
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或者打开任务管理器查看GPU1
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图一2
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点击进入nvidia驱动程序下载 站，并根据图一得到的信息进行选取，之后点击搜索，访问 站
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图二
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出现以下信息并下载 安装就直接点就行
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图三
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如果有显卡驱动，寻找系统能安装的cuda的最新版本上限 （一般不用管） 方法一： 直接使用win+R组合键，并输入cmd后打开命令行 输入 nvidia-smi(driver version)和nvcc -V(runtime version),CUDA Driver Version应该是跟着GPU驱动走的，Runtime Version取决于当前设置。Driver Version一般 >= Runtime Version, 否则insufficient
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图四1
图四2
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图四1就可以显示你电脑当前能装的cuda的最大版本是11.4,这里建议选择cuda10.1进行下载
如下图四3PyTorch GPU版本最适合的CUDA版本是10.2和11.3
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图四3
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方法二： 请打开nvidia控制面板(桌面鼠标右击)，GPU驱动的版本可在 NVIDIA控制面板里找到，点击右下系统信息：
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图五
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直接CUDA个版本与驱动的关系如下：
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图六2
这里一般建议下载cuda10.2
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3.2安装cuda，建议安装(cuda10.2) 下面我以cuda10.1为例子进行安装 点击进入下载 站下载
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图七
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选择CUDA TOOlkit 10.1 中的任何一个都可以，并进行以下选择
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图八
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1.首先是缓存下载文件，选择目录文件夹时，选一个空文件夹放进去 2.选择自定义
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图九
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3.只选中图片中勾选的选项，其他的都不选
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图十
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4.确定安装位置建议默认，之后如果要装tensorflow会涉及到cudnn，到时候找起来麻烦
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图十一
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5.选中框，完成安装并关闭
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图十二
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6.在命令行中输入确认是否安装成功
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图十三
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pytorch gpu版本安装 1.在命令行中，使用（3.7、3.6等)命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。（此处建议创建的python版本为3.6，比如：）
2.如果一不小心退出了虚拟环境就在命令行中使用，重新激活环境
3.在虚拟环境中使用以下代码安装pytorch gpu版本 注意要激活虚拟环境
CUDA10.2:
CUDA10.1:
4.如果上述代码失效使用以下代码
5.想要安装其他版本的pytorch可以点击此处选择自己想要的torch版本 6.关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)输入以下命令
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pycharm安装 pycharm下载官 详见这个博客PyCharm安装教程【2022年】
专业版激活账 （能使用两年）也可以自行Bing激活码，或者使用我提供的插件：
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图十四
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新建一个Python文件，填入以下代码并运行查看PyTorch的gpu版本是否安装成功(激活环境后命令行跑也行)
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激活环境 ：conda activate 环境名 python
文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识Python入门技能树预备知识常用开发工具212772 人正在系统学习中
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