Windows 10 + Anaconda GPU PyTorch 安装教程：从检查到实战部署

本文档详细介绍了在Windows 10系统上安装Anaconda、集成GPU支持（如NVIDIA CUDA）以及PyTorch的整个过程。首先，用户需要确认自己的电脑是否与NVIDIA GPU版本兼容，可以通过设备管理器或官方开发者网站（<https://developer.nvidia.com/cuda-gpus>）来验证。如果有旧版本的CUDA，建议先卸载，然后访问<https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive> 下载最新版本。 安装过程中，推荐选择自定义安装选项，避免因Visual Studio（VS）兼容性问题导致的安装失败。安装时默认将CUDA安装在C盘，但可根据个人需求调整。安装完成后，要配置环境变量以确保系统能够识别CUDA。 CUDNN（CUDA Deep Neural Networks Library）是深度学习加速库，通过<https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download> 下载并解压，将bin、include和lib文件覆盖到CUDA安装目录，确保与CUDA协同工作。安装CUDNN至关重要，否则后续的深度学习应用可能无法正常运行。 接着，文章指导如何使用Anaconda进行安装。对于PyTorch，只需在Anaconda Prompt中输入相应的命令进行安装，同时建议创建虚拟环境（例如命名为`pytorch`），以便管理和隔离不同项目之间的依赖。如果网络速度较慢，可以考虑使用清华大学的镜像源加速安装过程。 本文提供了一套完整的Windows 10环境中安装Anaconda、GPU驱动（CUDA）以及PyTorch的步骤，包括必要的准备工作、安装顺序和注意事项，有助于读者在开发深度学习项目时顺利配置开发环境。