python配置pytorch环境

安装 PyTorch 需要在 Python 环境中进行，并可能需要额外的库如 CUDA 和 cuDNN（如果你打算使用 GPU）。以下是基本步骤：

1. **安装Python** (如果尚未安装): 可从官网(https://www.python.org/)下载并安装最新版本的 Python。

2. **安装pip**: Python 的包管理器，通常已经随 Python 安装好了。你可以检查它是否可用，例如运行 `python -m pip --version`。

3. **安装CUDA和cuDNN**:
- 如果你需要GPU支持，首先需要安装 NVIDIA CUDA: 访问 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 下载并按照说明安装。
- 同时安装 cuDNN: 找到适合你CUDA版本的 cuDNN 版本，从 https://developer.nvidia.com/cudnn 下载。将其解压后将 cudnn.h 和 lib文件夹复制到合适的路径，比如 `/usr/local/cuda` 或者 `/usr/lib`.

4. **安装PyTorch**:
- 使用命令行工具，如 conda 或者 pip:
- Conda:

       conda create -n pytorch-env torchvision cpuonly
       conda activate pytorch-env
       pip install torch torchvision

- Pip:

       pip install torch torchvision

5. **设置环境变量**:
- 添加CUDA路径到系统PATH环境变量，以便Python可以找到CUDA库。
- 如果使用Anaconda，可能还需要设置`LD_LIBRARY_PATH`或`CONDA_PREFIX`。

6. **验证安装**:
运行 `python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"` 来确认是否成功安装了 PyTorch GPU 版本，如果没有GPU则会显示False。