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第一步 : 从清华大学开源软件镜像站下载Anaconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D 安装过程中需要勾选如下图 装好后测试是否装好,先配置环境变量(可能anaconda安装好后自己就有了) 打开CMD,输入代码 conda list 回车出现包的信息则说明安装完成 打开Anaconda Navigator(桌面没有的话就点击左下角看最近添加)可以看到spyder已经下好了 第二步:下载CUDA(GPU) 注意:没有NVIDA的显卡是不能使用CUDA的!!!!!!!!!
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Anaconda+spyder+pycharm的的pytorch配置详解配置详解(GPU)
第一步第一步 :: 从清华大学开源软件镜像站下载Anaconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
安装过程中需要勾选如下图
装好后测试是否装好,先配置环境变量(可能anaconda安装好后自己就有了)
打开CMD,输入代码
conda list
回车出现包的信息则说明安装完成

打开Anaconda Navigator(桌面没有的话就点击左下角看最近添加)可以看到spyder已经下好了
第二步:下载第二步:下载CUDA((GPU))
注意:没有NVIDA的显卡是不能使用CUDA的!!!!!!!!!
如果显卡不是N卡的话,就不能使用GPU加速的!!!!!
但亲测之后就算没有下载CUDA,只要pytorch包下载在spyder里,是能使用CPU来加速的,进行一些简单的学习是没有问题的。
下载CUDA前,查看自己电脑能安装CUDA的最高版本,打开NVIDA控制面板

可以看到我的CUDA能安装11.1版本的(这不代表你的电脑就安装这个版本,而是最高能接受这个版本!)
然后我们进入CUDA工具包安装官网
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
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