深度学习环境配置：WIN10&Ubuntu双系统Anaconda+CUDA+PyTorch+PyCharm安装指南

该资源是一份关于在WIN10和Ubuntu系统上搭建深度学习环境的教程，主要涉及四个步骤：安装Anaconda、CUDA、PyTorch以及PyCharm。教程中特别指出，由于选用的PyTorch版本为1.4，因此CUDA需安装10.1版本。 1. **安装Anaconda** - **Win10**：用户应从Anaconda官网下载适合自己电脑位数的安装包，并在安装过程中勾选两个关键选项。安装完成后，通过CMD运行`conda list`来验证安装是否成功。 - **Ubuntu**：同样从官网下载对应版本，安装后通过终端运行`conda list`来检查安装状态。 2. **安装CUDA** - **Win10**：访问CUDA10.1官网下载并安装，确保在安装过程中勾选相应选项。通过CMD运行`nvcc -V`来确认CUDA是否安装成功。 - **Ubuntu**：从CUDA官网下载，按照指示安装，安装完成后在终端输入`nvcc -V`检查安装情况。 3. **安装PyTorch** - **Win10**：在命令提示符以管理员身份运行，输入`conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch`，确认安装后，通过Python环境导入torch模块来验证安装。 - **Ubuntu**：在终端输入相同的conda命令进行安装，验证方法与Win10类似。 4. **安装PyCharm** - **Win10**：从PyCharm官网下载并安装，记得在安装过程中勾选添加到PATH的选项。设置Python解释器路径，新建Python文件测试环境。 - **Ubuntu**：选择适用于Linux的PyCharm版本下载，安装后配置Python解释器路径，新建Python文件进行测试。 这份教程详细指导了如何在两种操作系统中建立一个支持深度学习的环境，适合初学者和有一定经验的开发者参考，尤其是那些需要在不同平台上使用PyTorch进行深度学习的人群。通过遵循这些步骤，用户可以顺利地搭建起包含Anaconda、CUDA、PyTorch和PyCharm的开发环境，为深度学习项目提供必要的工具和平台支持。