pytorch环境变量配置

在使用PyTorch之前，你需要配置一些相关的环境变量以确保PyTorch能够正确地查找库、数据和模型。以下是基本的配置步骤：

1. **安装CUDA（如果有GPU支持）**：首先，确保你的系统上安装了CUDA和cuDNN。你可以从NVIDIA官网下载对应版本，并按照官方文档进行安装。

2. **设置CUDA PATH**：将CUDA的bin目录（通常位于`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\bin`）添加到系统的PATH环境变量中。

3. **设置CUDA_HOME**：如果需要，也需要将CUDA的根目录（如`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X`）添加到CUDA_HOME环境变量中。

4. **安装PyTorch**：通过命令行或Anaconda Prompt，使用以下命令安装PyTorch及其cuDNN依赖，例如：

   pip install torch torchvision cudatoolkit=version_number

`version_number`应该替换为你安装的CUDA的实际版本号。

5. **设置PYTORCH_HOME**：如果使用的是PyTorch Conda环境，`CONDA_PREFIX`就是PYTORCH_HOME。如果没有，可能需要手动指定PyTorch的安装位置。

6. **检查是否正确安装**：运行`torch.cuda.is_available()`，如果返回True，说明CUDA配置成功。