本地配置

系统：win10
**硬件：**i5-12490f+RTX4060

安装Anconda

首先进入官网下载Anconda
官网https://www.anaconda.com/download

下载前需要输入邮箱地址，并且通过邮箱进行激活，激活后就可以正常选择版本进行下载了，我这里下载的版本如下图所示

因为下载的是.exe文件，可以直接点击安装，安装过程不做赘述，没什么特殊的，唯一值得注意的就是安装路径，默认C盘，空间不够的可以换个其他盘符，我安装在了D盘下
安装完成之后，还需要添加环境变量，点击环境变量中的Path

添加以下几个路径，注意我安装的路径是D，默认C的要添加C下面的路径

D:\conda\Library\bin
D:\conda
D:\conda\Scripts

添加完成之后，点击应用、确定关掉就可以了
这时候在你的开始菜单下面可以看到这几个图标

常用的是Anaconda Prompt 和 Jupyter Notebook，我们安装各种包的命令主要是在Anaconda Prompt下运行，点开是这个样子

通过conda list 可以查看已经安装的包有哪些

conda env list 可查看环境有哪些，默认环境是base，就是前面括号里面的

安装Pytorch

首先进入官网https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
这里我们找到Conda目录下，这里可以看到不同系统下安装的指令，其中每个CUDA版本安装的Pytorch版本不一致，我安装的是12.1的版本

直接复制到Anconda Prompt下运行

conda install pytorch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

安装成功后，可以测试一下
在Anconda Prompt下输入下面几个

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

当你看到以下的输出结果的时候，恭喜你，安装成功了

这时候可能有的人会有疑问，为什么在pycharm里面运行import torch， 依旧报错
原因是，pycharm运行环境默认是本地的python解释器，而我们上面安装的，是在Anconda环境下，这是两个隔离的环境
如果想在pycharm下运行的话，可以在new project的时候，选择Base conda
Path to conda 中填写安装目录下的conda.exe

然后在设置中，将Python Console中的Python interpreter 修改成conda的安装路径

这时候再同样去运行上面的命令，就不会报错了