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Tips:如果C盘足够大（大于200G），可以考虑装C盘，否则建议装其他盘。安装完anaconda和pytorch，大概需要23G，还没有算后续的训练和数据。
先说一下我个人配置，win11操作系统，x64（现在很少32位的系统了），RTX4060显卡，安装anaconda+pytorch步骤如下：
1、安装cuda和cuDNN
首先系统支持的cuda，打开nvidia控制面板，点击左下方的“系统信息”，点击“组件”，显示版本是“12.1.112”。
到cuda官网下载相应版本，一般是向下兼容（低一点的版本是可以的）
kCUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
网上很多下载及安装教程，这里不累赘。但是有个tips:第一次安装，以下页面建议选择“自定义”选项（借用大神的图）
自定义选项里不要勾选“Visual Studio”（前面步骤没有装的话，这又是一个tips：有人建议先到微软官网安装Visual Studio，但是后来发现不安装也能用）
安装完成后，大部分需要手动添加环境变量，方便检测是否安装成功。
win11是在桌面右键，点击“显示设置”，点击左边选择“系统”选项，选择右边的“系统信息”选项，“高级系统设置”-“高级”-“环境变量”-“系统变量”-”path”-“编辑”-“新建”，把相关内容加进去。（一共四个环境变量，一般是自动生成2个cuda_path和cuda_path_v12.1，另外两个手动添加）
至此，cuda安装完成，启动cmd，输入nvcc –version可以查看版本号，输入set cuda可以查看cuda设置的环境变量。
安装cuDNN。cuDNN不是一个安装软件，就是三个最新的文件夹，替代cuda里面的文件，下载，复制，粘贴到cuda安装目录即可。不装cuDNN也可，只是性能没那么好。
2、安装anaconda
推荐官网下载和安装，最新版本是anaconda3+python3.11，个人选择。
Tips:小白一定要全部勾选，特别第二项“add anaconda3 to my path environment variable”，如果没有这一项，小白会在后面的步骤痛不欲生。大神们可以忽略。
3、安装pytorch
打开anaconda prompt，按照网上教程一步步：
1）创建环境：conda create -n pytorch_gpu python=3.11
环境名加gpu后缀是为了提醒自己计算机有GPU
2）激活环境：conda activate pytorch_gpu
3）强烈建议使用官网的pip方法安装，不要选择conda选项（掉了好几次坑），也不要用清华镜像，最好在夜深人静时候安装，网速比较快（这个大概2.3G）,我白天下载用了2个小时，比较痛苦。
安装完成，就可以打开prompt，做以下操作：
- ）输入python
- ）输入import torch，没有报错说明安装成功。
- ）输入print(torch.__version__)，显示版本信息
- ）输入print(torch.cuda.is_available())，返回如果是True，恭喜你安装完成。
4、在prompt里面显示已经安装pytorch（或者torch），但是spyder里面import torch报错，这个时候真的怀疑人生了。通过学习大神的经验，做以下操作：
1）、打开anaconda NAVIGATOR，选择Environmeng—base(root)—右边三角形—Open Terminal，会打开系统的cmd，重新做第三步的pip安装，这次会很快，因为已经系统已经检测到下载完成。
2）、安装完成，打开spyder，做第三步同样的测试。
测试完成，同时在spyder里面能用。安装完成，耗时12小时（白天）。
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