ananconda下载pytorch

### 如何在Anaconda中安装PyTorch

为了在Anaconda环境中顺利安装PyTorch，可以遵循以下流程：

#### 创建并激活新的Conda环境
建议先创建一个新的Conda环境来隔离不同项目的依赖关系。对于特定版本的需求，比如Python 3.11.9和CUDA 12.2的支持，可以通过如下命令实现：

conda create -n pytorch_env python=3.11.9
conda activate pytorch_env

#### 安装必要的工具包
确保已安装`pip`以便后续操作更加灵活：

conda install pip

#### 配置Jupyter Notebook（可选）
如果计划使用Jupyter Notebook进行开发，则需要配置内核关联到新建立的环境里：

pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=pytorch_env

#### 安装PyTorch及相关组件
根据硬件条件选择合适的PyTorch版本非常重要。考虑到显卡型号为NVIDIA RTX 4060以及所使用的CUDA版本为12.2，在终端输入下列指令完成安装：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.2 -c pytorch -c nvidia

这条命令会自动处理好所有必需库之间的兼容性问题[^4]。

#### 验证安装情况
最后一步是验证PyTorch是否能够正常工作及其能否识别GPU设备。可以在Python交互模式下运行这段测试代码：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

当输出显示True时即表示GPU已被正确检测并且PyTorch已经成功安装完毕。