anaconda配置pytorch环境gpu清华园

配置 Anaconda 中支持 GPU 的 Pytorch 环境
为了在 Anaconda 中通过清华大学镜像源配置支持 GPU 的 Pytorch 环境，可以遵循以下方法：
设置清华镜像源
首先，在终端或者命令提示符中运行以下命令来设置清华镜像作为默认的 Conda 渠道：
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 --set show_channel_urls yes
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这些命令将添加清华大学开源软件镜像站点到 Conda 的渠道列表，并启用显示渠道 URL 功能以便确认安装包来自该镜像[^2]。
创建新的 Conda 环境并激活它
创建一个新的 Conda 环境用于安装 Pytorch 和其他依赖项。假设我们将其命名为 gpu_env：
conda create -n gpu_env python=3.8
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接着激活这个新环境：
conda activate gpu_env
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安装 CUDA 支持的 Pytorch 版本
根据目标硬件的支持情况选择合适的 CUDA 版本号（例如 cuda102 对应于 CUDA 10.2）。以下是针对不同 CUDA 版本的具体安装命令示例：
对于 CUDA 10.2 用户可执行如下操作：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch -c nvidia
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上述命令中的 -c pytorch 表明从官方 PyTorch 渠道获取资源；而 -c nvidia 则是从 NVIDIA 提供的内容里下载必要的驱动程序组件[^3]。
添加 Jupyter 内核至新建环境中
完成以上步骤之后，为了让 Jupyter Notebook 或 Lab 能够识别此特定版本下的 Pytorch 库文件，则需把当前活动状态所对应的虚拟环境加入 notebook kernel 当中：
python -m ipykernel install --user --name=gpu_env --display-name "Python (GPU)"
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这一步骤使得可以在启动后的交互界面看到名为 “Python (GPU)” 的选项卡可供切换使用[^1]。
测试安装是否成功
最后验证一下整个流程下来的结果是不是符合预期效果——即能否正常调用带有 GPU 加速特性的 PyTorch 函数库。打开 Python 解释器输入下面几行测试代码看看是否有错误发生以及设备名称是否指向了正确的显卡型号。
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # 输出 True 如果有可用的CUDA 设备
print(torch.version.cuda) # 显示已加载的 CUDA 版本字符串
print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 获取第一个 GPU 卡片的名字
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如果一切顺利的话，你应该能够看到关于你的图形处理器的相关信息被打印出来。