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计算机视觉初步（环境搭建）

news 来源：原创 2025/7/13 7:52:47

1.anaconda

建议安装在D盘，官网正常安装即可，一般可以安装windows版本

安装成功后，可以在电脑应用里找到：

2.创建虚拟环境

打开anaconda prompt，

可以用conda env list 查看现有的环境，一般打开默认base

conda create -n 虚拟环境名 python==版本号

激活环境：conda activate 虚拟环境名

可能会提示要先初始化

那可以win+r打开cmd终端，输入conda init

然后再回到conda终端激活虚拟环境即可

3.虚拟环境里安装pytorch（GPU版）

（1）先判断有没有CUDA

打开电脑任务管理器，可以在电脑搜索框搜索

打开，页面左侧，选性能按钮，若右上角为NVIDIA开头，表示有CUDA，如果是Intel开头，表示没有，如果左侧有多个GPU选项，如GPU0，GPU1，只要其中有一个为NVIDIA开头即可

确定有CUDA，安装GPU版本，没有，安CPU版本，两者对完成任务没有影响，只是GPU训练更快一些

（2）GPU三部分

硬件

即刚刚查看的显卡，要看显卡的算力，可以去网页或者官网查看，确定算力后，查看需要的驱动器版本

驱动器

用来驱动显卡的

查看自己电脑上驱动器的版本,终端命令：nvidia-smi，版本为12.8

如果版本过低，不足以支持算力，或者未安装驱动，请到官网下载或者更新

官网网址：下载 NVIDIA 官方驱动 | NVIDIA

做手动驱动搜索选择自己的型号，下载即可

CUDA Runtime

应用软件用来使用显卡的程序，在我们下载pytorch时需要选择版本，原则上CUDA Runtime版本应该不高于驱动器，即CUDA Driver版本，否则可能会导致部分功能无法正常使用，如12.8的驱动器，对应的pytorch CUDA版本应该低于12.8

（3）安装pytorch

pytorch官网，选择自己需要的选项，然后复制下方指令，进入虚拟环境的终端进行安装即可，正常情况下，一般使用conda包，但因为官网暂时关闭了conda包下载，所有使用pip下载，差不多

（4）检查pytorch安装是否成功

conda activate env_name//你创建的虚拟环境名，激活虚拟环境
conda list//查看有没有pytorch或者torch，torchvision,torchaudio
python//输入python
import torch//输入，导入torch包
torch.cuda.is_available()

输入conda list 后列表中有：

最后输出true，表示安装成功

4.PyCharm

官网安装pycharm，专业版免费试用30天，社区版免费，一般用社区版就可以

下载后创建一个项目，在左上，选文件（Files）—设置（Settings）—项目（project）—python解释器（python Interpreter）

右侧，添加解释器（Add Interpreter）—添加本地解释器—左侧选conda解释器

浏览刚刚安装了python的虚拟环境，一般是anacoda的安装文件—env文件—虚拟环境文件—python.exe

选使用现有环境，使用创建的虚拟环境，ok

接下来就可以用pycharm运行代码了

更详细的操作可以看B站视频：

最详细的 Windows 下 PyTorch 入门深度学习环境安装与配置 CPU GPU 版 | 土堆教程_哔哩哔哩_bilibili

计算机视觉初步（环境搭建）

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各位互联网流浪汉、赛博吉普赛人、以及不小心点进来的产品经理们！今天我们要用程序员的方式搞点大事情——不写代码、不买服务器、不氪金，免费拥有一个能吹牛的个人网站！准备好你的键盘和表情包收藏夹，我们的奇幻漂流开始了&#…...

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