Anaconda和pytorch的安装过程

首先声明：

安装pytorch，首先需要确认你的电脑是否有可支持CUDA的显卡（GPU），不然最后安装会显示False

【像我下面一样，因为我的GPU是AMD，兼容不了CUDA，所以没成功。下面是本人没有确认自己显卡是否能够支持CUDA导致的False，在这里只是记下来以便后续需要，仅供参考，若有错误还请指出，以免误导大家，谢谢支持。】

在笔记本下方任务栏,点击鼠标右键-->任务管理器-->GPU（可查看自己GPU型号）

然后根据GPU型号查看CUDA相应的版本：

1.可根据下面这个网站看：

https://www.geforce.cn/hardware/technology/cuda/supported-gpus

2.也可以参考下面：

Tesla 系列： 用于技术和科学计算，例如 Tesla K80、Tesla K40、Tesla K20 等，具有不同的计算能力，如 3.5、3.7 。 Quadro 系列： 用于专业可视化，例如 Quadro RTX 8000、Quadro RTX 5000、Quadro P6000 等，具有 7.5、6.1 等计算能力 。 GeForce 系列 和TITAN 系列： 用于游戏娱乐，例如 GeForce RTX 3090、GeForce RTX 3080、NVIDIA TITAN RTX 等，具有 8.6、7.5 等计算能力 。 Jetson 系列： 用于边缘AI自主机器，虽然搜索结果中没有列出具体的Jetson产品，但它们也是支持CUDA的 。

安装过程：

1.首先需要先进入Download Anaconda Distribution | Anaconda，点击anaconda官网右上角上面的Free Download下载并安装anaconda。

• 对于初学者来说，使用Anaconda可以简化PyTorch的安装过程。
• Conda允许你安装和切换不同版本的PyTorch，这对于需要测试不同版本PyTorch的研究人员和开发者非常有用。
• Anaconda的Conda包管理器可以方便地安装PyTorch及其依赖项。Conda提供了大量的预编译包，可以直接安装，无需编译。
• 使用Anaconda，你可以为PyTorch创建一个独立的环境，这样可以避免不同项目之间的依赖冲突，并且可以轻松切换不同版本的PyTorch。

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2.在笔记本电脑搜索栏里面打开Anaconda Prompt -->然后进行命令行输入：conda create -n pytorch python=3.12 （这里说明，自己安装的python编译器版本是多少就填哪个，我这里是3.12版的）--> 回车确认（后面不赘述，输入完都要回车等待一会）

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3.然后等待系统输出后，会出现下方的Proceed([y]/n)?,在后方输入y。（也就是是否进行下载包，选择y：确认下载）

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4.上步完成后，会出现下方(base)字样，然后输入：conda activate pytorch

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5.完成后，会出现前方(base)转换成了(pytorch)，然后输入pip list 检查一下已安装的包，没有pytorch

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6.完成上步后，就要进入pytorch官网，按照下面的进行选择，然后将最后Run this Command的指令复制

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7.回到刚刚的命令行窗口，将复制的内容粘贴。（为什么我的两行不一样呢，是因为我一开始Compute Platform选的是CPU，以为也能搞），出现了done后进行下一步

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8.再次输入pip list 进行查看已安装的包，这时候就有下面绿色框里面的torch字样

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9.接着再次粘贴刚刚在官网复制的那段指令，就会显示出下方蓝色框done字样

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10.最后检验是否安装成功，输入python-->等待后，再输入import torch-->等待，再输入torch.cuda.is_available()。等待后，即会显示True，或者False，判断是否安装成功。

个人根据自己学习的情况总结，仅供参考