請支持原創(chuàng)，認(rèn)準(zhǔn)DannisTang（tangweixuan1995@foxmail.com）

第〇章 閱讀前提示

本文重點(diǎn)放在深度學(xué)習(xí)上，因此，對于Python部分的內(nèi)容，會稍顯不足。如果本文的讀者想重點(diǎn)了解Python相關(guān)的知識，請查看其他的文章。但是為了方便入門，本文在前面依然會描述Python配置相關(guān)的內(nèi)容，以及一些需要用到的Python相關(guān)的命令等。

同時值得注意的是，本文如果沒有特殊說明，均是在Windows平臺下進(jìn)行開發(fā)和調(diào)試等。

并且為了保證兼容性，硬件設(shè)備（即你的電腦主機(jī)）最好為英特爾的CPU與英偉達(dá)的GPU（通俗理解為顯卡）。

第一章 準(zhǔn)備工作

本章將講解深度學(xué)習(xí)的準(zhǔn)備工作，因?yàn)椴皇潜疚牡闹饕康?#xff0c;所以不會花費(fèi)很大的篇幅去講解， 如果在本章的過程中出現(xiàn)問題，可以在網(wǎng)絡(luò)中搜索下出現(xiàn)的問題。

本章講解，在windows下安裝和配置python和pycharm以及英偉達(dá)的cuda的安裝。

第一節(jié) Python下載

Python官網(wǎng)下載，下載版本為3.11.5。下載地址鏈接（Windows版本）

選擇自己的版本進(jìn)行下載，不同Python的版本可能會有兼容性的問題

（版本兼容性：通常情況來說，大版本不同，不兼容性較大，小版本不同，兼容性較小。版本號大的會兼容版本號小的。但不排除有特殊情況）

第二節(jié) Python安裝

如果選擇exe的安裝包的方式的話，直接下一步下一步的安裝即可

第三節(jié) Python配置

exe安裝包的方法進(jìn)行默認(rèn)的配置

第四節(jié) Pycharm下載

在jetbrain的官網(wǎng)下載Pycharm下載地址鏈接（Windows版本）

第五節(jié) Pycharm安裝

因?yàn)槭莈xe安裝包，所以直接下一步即可。安裝完成之后，需要license，請自行解決license。

第六節(jié) CUDA的安裝

在cmd命令窗口下面，執(zhí)行命令

nvidia-smi

查看自己的cuda版本，如果版本太低的話，可以下載Nvidia GeForce Experience進(jìn)行更新驅(qū)動

注：這里我更新過英偉達(dá)的顯卡驅(qū)動，用的是Nvidia GeForce Experience，直接自動更新，所以前后的版本不一致（第一次是516.94，cuda是11.7；第二次是546.17，cuda是12.3）。

并且如果使用Nvidia GeForce Experience的話，需要登錄Nvidia的賬號，自行注冊一個即可，這里不再贅述。

Nvidia GeForce Experience下載地址（下載安裝后自動更新驅(qū)動，含CUDA）

第二章 Anaconda安裝與配置

第一節(jié) Anaconda下載與環(huán)境變量配置

1、Anaconda下載與安裝

先下載anaconda，因?yàn)槭敲赓M(fèi)的，所以官網(wǎng)下載即可
下載地址鏈接（Windows版本）

下載完成后，進(jìn)行安裝，安裝后即可使用，安裝過程中直接點(diǎn)下一步即可。安裝的路徑為，需要記錄這兩個路徑，后面在pycharm需要用到，如果是你自己安裝的（并且是默認(rèn)的路徑），將用戶名替換成你自己的用戶名即可

C:\Users\用戶名\AppData\Local\anaconda3
C:\Users\用戶名\AppData\Local\anaconda3\Scripts\conda.exe

安裝完成后（如果是默認(rèn)安裝的話），可以在開始菜單中看到這些選項(xiàng)，其中用的最多的就是這個Anaconda Prompt后面也會重點(diǎn)用到。

2、Anaconda配置環(huán)境變量

進(jìn)入控制面板，然后輸入環(huán)境變量，編輯Path即可

然后添加以下三個路徑即可

點(diǎn)擊確定即可完成添加。

第二節(jié) Anaconda鏡像源配置

1、查看

在Anaconda prompt中輸入以下的命令以查看當(dāng)前的鏡像源

# 查看鏡像源
conda config --show channels# 查看默認(rèn)鏡像源
conda config --show default_channels

2、配置（命令行）

1）直接輸入命令行配置

在Anaconda prompt中輸入以下的命令（選擇性添加）

# 添加阿里源
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r/
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2/# 添加清華源（不建議用）
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/# （這幾條是刪除清華源的命令）
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/# 添加中科大源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/# 如果是使用命令行進(jìn)行鏡像源配置，這里需要補(bǔ)充一條命令，在后續(xù)使用會有幫助
# 設(shè)置搜索時顯示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

2）文件夾進(jìn)行輸入配置（Windows版）

直接打開文件夾窗口，輸入

C:/user/你的用戶/.condarc

這里將你的用戶換成你的Windows的電腦的用戶即可，直接回車，會彈出打開方式，采用記事本或是你常用筆記軟件打開都行，但是建議用記事本，因?yàn)槌Ｓ玫能浖?#xff08;比如UE或是notepad++會修改編碼，然后用不了）。

然后換成以下的配置（全量替換），直接保存關(guān)閉就行（可以自行備份之前的配置信息）

# 以下為阿里源（推薦使用）
channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r/- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2/
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudpytorch-lts: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
remote_read_timeout_secs: 10000.0# 以下為清華源（不建議用，不太行，可能網(wǎng)絡(luò)會有問題）
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/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
remote_read_timeout_secs: 10000.0

3、配置（界面配置）

該步驟與上步驟（步驟2）能實(shí)現(xiàn)同樣的配置，因此，該步驟和上步驟二選一進(jìn)行操作即可。
在Anaconda navigator中操作，
1）點(diǎn)擊environment，點(diǎn)擊channels，點(diǎn)擊添加
2）輸入以下的配置源（可以按需選擇），輸入完成后按回車確認(rèn)

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/

3）刪除默認(rèn)的配置源defaults
4）點(diǎn)擊update channels進(jìn)行更新

4、刪除（命令行）

在Anaconda prompt中輸入以下的命令

# 以下為幾個例子，如有需要，則進(jìn)行替換源即可
conda config --remove channels defaults
conda config --remove channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pro/conda config --remove default_channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/

這里采用界面操作形式刪除也可以，具體方法參照上步驟（步驟3）

5、修改配置源（Linux版）

1）使用vim修改的配置文件

vim ~/.condarc

2）清空內(nèi)容，然后復(fù)制下午并保存

#以下是阿里源（推薦使用）
channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r/- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2/
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudpytorch-lts: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
remote_read_timeout_secs: 10000.0# 以下是清華源（不建議使用）
channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

6、常用命令

1）環(huán)境類

# 進(jìn)入（激活）環(huán)境（將命令中的中文替換對應(yīng)的英文名）
activate 環(huán)境名# 退出（關(guān)閉）環(huán)境（將命令中的中文替換對應(yīng)的英文名）
deactivate 環(huán)境名#列出所有環(huán)境（三條命令皆可）
conda env list
conda info --envs
conda info -e# 刪除環(huán)境及下屬所有包（將命令中的中文替換對應(yīng)的英文名）
conda remove -n 環(huán)境名 --all # 刪除本環(huán)境下的所有包（不刪除環(huán)境）
conda clean -all# 復(fù)制環(huán)境（將命令中的中文替換對應(yīng)的英文名）
conda create --name 新環(huán)境名 --clone 舊環(huán)境名

2）包類

# 查看conda的版本號，通常都是查看版本號以驗(yàn)證某軟件是否安裝
conda --version# 列出當(dāng)前環(huán)境的所有包
conda list# 查看當(dāng)前環(huán)境已安裝包
conda list# 查找可安裝的包（將命令中的中文替換對應(yīng)的英文名）
conda search 包名# 在當(dāng)前環(huán)境安裝包（將命令中的中文替換對應(yīng)的英文名）
conda install 包名# 在指定環(huán)境安裝包（將命令中的中文替換對應(yīng)的英文名）
conda install --name 環(huán)境名 包名# 在當(dāng)前環(huán)境更新包（將命令中的中文替換對應(yīng)的英文名）
conda update 包名# 在當(dāng)前環(huán)境更新所有包（以下兩條命令皆可）
conda update --all
conda upgrade --all# 在當(dāng)前環(huán)境卸載包（將命令中的中文替換對應(yīng)的英文名）
conda remove 包名# 在指定環(huán)境卸載包（將命令中的中文替換對應(yīng)的英文名）
conda remove --name 環(huán)境名 包名# 精確查找包
conda search --full-name 精確包名
# 例子：conda search --full-name python# 模糊查找包
conda search 模糊包名
# 例子：conda search py

第三節(jié) Pytorch安裝與配置

1、創(chuàng)建Pytorch環(huán)境

使用 Anaconda Prompt （菜單欄中選項(xiàng)，如果不記得了，查看第二章第一節(jié)的第1步）進(jìn)入命令行，創(chuàng)建一個pytorch環(huán)境

# 命令模板
conda create -n 環(huán)境名稱 python=實(shí)際安裝Python版本# 實(shí)際執(zhí)行
conda create -n pytorchDemoProject python=3.11.5

我這里創(chuàng)建的環(huán)境名稱為pytorchDemoProject，實(shí)際的Python的版本為3.11.5

注：如果不指定python版本，則會安裝anaconda的相應(yīng)的版本的。如anaconda是第二版，則會安裝python2的版本；如anaconda是第三版，則會安裝python3的版本

在安裝過程中，先會找到對應(yīng)的包，然后過程中提提示是否安裝Y/N，這時候輸入y并回車即可。
如圖，第一張圖為更新升級conda。再執(zhí)行一次，即為安裝pytorch。
作者注：這里在安裝過程中實(shí)際上出現(xiàn)了一些問題，作者解決了之后，即可成功安裝。但因如此，沒能成功截取到圖片。因此這里少了一張安裝的圖片，但安裝過程如上文所述，只需在過程中按y并回車以確認(rèn)安裝即可。

2、激活Pytorch環(huán)境

然后激活剛剛創(chuàng)建的pytorchDemoProject 環(huán)境，這里的激活也可以理解為進(jìn)入的意思

conda activate pytorchDemoProject 

如圖

3、關(guān)閉Pytorch環(huán)境（可選）

這一步是可選的，有激活的命令，也就有對應(yīng)的關(guān)閉命令，關(guān)閉剛剛創(chuàng)建的pytorchDemoProject環(huán)境

conda deactivate pytorchDemoProject 

4、找到pytorch命令

去官網(wǎng)找到安裝命令

然后根據(jù)圖示的方法選擇命令

復(fù)制這里生成的命令（即Run this Command中的命令，也就是下面這條），然后執(zhí)行生成的命令，以安裝pytorch

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

安裝過程中還要輸入一次y進(jìn)行確認(rèn)，在安裝過程中會遇到很多問題，請查看下面的附節(jié)一進(jìn)行排查和解決

5、驗(yàn)證pytorch安裝

使用命令先查看是否安裝成功

conda list

如圖，顯示如下，即表示該環(huán)境下有這些包了

安裝完了之后，輸入python命令進(jìn)入python界面
然后輸入import torch進(jìn)行導(dǎo)入
然后輸入torch.cuda.is_available()進(jìn)行驗(yàn)證是否成功，如圖

如圖，即表示安裝成功

附節(jié)一、報錯的場景和方法

1、創(chuàng)建環(huán)境報錯

報錯提示如下

CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url https://conda.anaconda.org/pytorch/win-64/pytorch-2.1.1-py3.11_cuda12.1_cudnn8_0.tar.bz2
Elapsed: -
An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.
HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.

沒有更新配置鏡像源所致，需要更新一下鏡像源

2、創(chuàng)建pytorch報錯

報錯提示如下

配置了錯誤的鏡像源所致，需要更新一下配置的鏡像源

3、下載時間超時

有時候也會報超時的錯誤，如圖

CondaError: Downloaded bytes did not match Content-Length
url: https://conda.anaconda.org/pytorch/win-64/pytorch-2.1.1-py3.11_cuda12.1_cudnn8_0.tar.bz2
target_path: C:\Users\tangweixuan\AppData\Local\anaconda3\pkgs\pytorch-2.1.1-py3.11_cuda12.1_cudnn8_0.tar.bz2
Content-Length: 1339118426
downloaded bytes: 26179998

解決方法1：
直接命令行

# 設(shè)置100000.0秒的超時時長
conda config --set remote_read_timeout_secs 100000.0

解決方法2：
找到.condarc配置文件，在配置文件最后添加

remote_read_timeout_secs: 100000.0

4、報錯信息

Downloading and Extracting Packages
Preparing transaction: done
Verifying transaction: failed
CondaVerificationError: The package for libcurand-dev located at C:\Users\tangweixuan\AppData\Local\anaconda3\pkgs\libcurand-dev-10.3.4.101-0
appears to be corrupted. The path 'bin/curand64_10.dll'
specified in the package manifest cannot be found.
CondaVerificationError: The package for libcurand-dev located at C:\Users\tangweixuan\AppData\Local\anaconda3\pkgs\libcurand-dev-10.3.4.101-0
appears to be corrupted. The path 'include/curand_precalc.h'
specified in the package manifest cannot be found.
ClobberError: This transaction has incompatible packages due to a shared path.
packages: nvidia/win-64::cuda-cupti-12.1.105-0, nvidia/win-64::cuda-nvtx-12.1.105-0, nvidia/win-64::cuda-profiler-api-12.3.101-0
path: 'license'
ClobberError: This transaction has incompatible packages due to a shared path.
packages: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::jpeg-9e-h2bbff1b_1, https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::libjpeg-turbo-2.0.0-h196d8e1_0
path: 'library/bin/cjpeg.exe'
ClobberError: This transaction has incompatible packages due to a shared path.
packages: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::jpeg-9e-h2bbff1b_1, https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::libjpeg-turbo-2.0.0-h196d8e1_0
path: 'library/bin/djpeg.exe'
ClobberError: This transaction has incompatible packages due to a shared path.
packages: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::jpeg-9e-h2bbff1b_1, https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::libjpeg-turbo-2.0.0-h196d8e1_0
path: 'library/bin/jpegtran.exe'
ClobberError: This transaction has incompatible packages due to a shared path.
packages: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::jpeg-9e-h2bbff1b_1, https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::libjpeg-turbo-2.0.0-h196d8e1_0
path: 'library/bin/rdjpgcom.exe'
ClobberError: This transaction has incompatible packages due to a shared path.
packages: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::jpeg-9e-h2bbff1b_1, https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::libjpeg-turbo-2.0.0-h196d8e1_0
path: 'library/bin/wrjpgcom.exe'
ClobberError: This transaction has incompatible packages due to a shared path.
packages: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::jpeg-9e-h2bbff1b_1, https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::libjpeg-turbo-2.0.0-h196d8e1_0
path: 'library/include/jconfig.h'
ClobberError: This transaction has incompatible packages due to a shared path.
packages: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::jpeg-9e-h2bbff1b_1, https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::libjpeg-turbo-2.0.0-h196d8e1_0
path: 'library/include/jerror.h'
ClobberError: This transaction has incompatible packages due to a shared path.
packages: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::jpeg-9e-h2bbff1b_1, https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::libjpeg-turbo-2.0.0-h196d8e1_0
path: 'library/include/jmorecfg.h'
ClobberError: This transaction has incompatible packages due to a shared path.
packages: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::jpeg-9e-h2bbff1b_1, https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::libjpeg-turbo-2.0.0-h196d8e1_0
path: 'library/include/jpeglib.h'
ClobberError: This transaction has incompatible packages due to a shared path.
packages: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::jpeg-9e-h2bbff1b_1, https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::libjpeg-turbo-2.0.0-h196d8e1_0
path: 'library/lib/jpeg.lib'

暫時沒找到這個報錯的原因，直接從頭開始來一遍了

第四節(jié) 進(jìn)入pycharm

1、添加環(huán)境

直接使用命令行的形式來操作不好操作，這個時候用pycharm進(jìn)行操作與開發(fā)。使用pycharm可以把剛剛創(chuàng)建好的anaconda的環(huán)境添加進(jìn)去，就無需使用命令行進(jìn)行開發(fā)了。
打開pycharm，任意創(chuàng)建一個pure python的project（為了方便看，我這里創(chuàng)建的是一個名叫pytorchProject的項(xiàng)目），你也可以隨意命名。然后進(jìn)入setting設(shè)置，然后添加接口

然后選擇路徑

使用我們剛剛的路徑

# 注意：這里是我的電腦用戶tangweixuan，你自己的電腦用戶不一定是這個，請注意替換
C:\Users\tangweixuan\AppData\Local\anaconda3\Scripts\conda.exe

然后加載一下，并且選擇我們在Anaconda中創(chuàng)建pytorchDemoProject（此刻，教育完成了閉環(huán)了。請給自己鼓掌打打氣，你基本已經(jīng)完成了安裝和配置了），并且點(diǎn)擊OK即可

可以看到我們剛剛安裝的環(huán)境里面的包，都有了

然后點(diǎn)擊ok，回到主界面；在main.py中輸入

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

點(diǎn)擊右上的播放按鍵進(jìn)行執(zhí)行

如上圖，在下方控制臺上打印出了True，表示成功了。

2、小試牛刀

在剛剛的pycharm中，使用和嘗試一些基本的pytorch語法來小試牛刀吧！

# 創(chuàng)建一個未初始化的5x3矩陣
x1 = torch.empty(5, 3)
print('x1的結(jié)果是：')
print(x1)# 創(chuàng)建一個隨機(jī)初始化的5x3矩陣
x2 = torch.rand(5, 3)
print('x2的結(jié)果是：')
print(x2)# 創(chuàng)建一個5x3的零矩陣，類型為long
x3 = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
print('x3的結(jié)果是：')
print(x3)# 直接從數(shù)據(jù)創(chuàng)建tensor
x4 = torch.tensor([5.5, 3])
print('x4的結(jié)果是：')
print(x4)

這時輸入到main.py中（注意，import torch這句話需要一直保留，即使在后面的開發(fā)中也需要保留），可以在下方的控制臺看到輸出的結(jié)果

控制臺的具體結(jié)果如下圖

到這里，你就基本完成pytorch的安裝與配置了，接下來，可以大展拳腳了，你也來試試看吧（完結(jié)撒花）。

本文完全免費(fèi)且公開，如果你覺得不錯的話，請掃描下方二維碼進(jìn)行贊賞吧，你的支持就是我最大的動力，感謝！

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