深度学习与PyTorch入门实战 - 02. 开发环境安装

# 《深度学习与PyTorch入门实战 - 02. 开发环境安装》 ## 1. 开发环境需求 - **硬件要求**：需要支持CUDA的NVIDIA显卡。 - **软件要求**： - Python 3.7 - Anaconda 5.3.1 - CUDA 10.0 ## 2.安装步骤 ### 2.1 Anaconda安装 - 使用默认配置选择安装位置。 - 勾选“将Anaconda添加到PATH环境变量”。 - 完成安装后，建议使用Anaconda的Python作为默认Python环境。 ### 2.2 PyTorch安装 - 使用conda命令安装PyTorch和TorchVision： ``` conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch ``` - 安装过程中会更新现有包，需确认选择“y”继续。 ### 2.3 PyCharm配置 - 在PyCharm中选择 projeto interpreter，添加Anaconda环境。 - 验证CUDA是否可用，使用测试脚本： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) ``` 正确输出应为`True`，并显示版本号。 ## 3.注意事项 - 安装过程中可能需要管理员权限。 - 建议提前安装Visual Studio，以避免潜在问题。 - 确保NVIDIA驱动和CUDA toolkit已正确安装。 通过以上步骤，可以完成PyTorch开发环境的配置，确保深度学习实战的顺利进行。