Windows(Win10)下Vscode+anaconda+Pytorch-Gpu版安装教程

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为确保顺利安装Windows（Win10）下Vscode、anaconda、Pytorch-Gpu版，首先请确保您的电脑配备了NVIDIA显卡（N卡）。接下来，我们将逐步指导安装流程。在安装Vscode时，选择自定义安装路径，其他选项则遵循默认设置，同时考虑勾选附加任务以方便后续使用。

接着，安装Anaconda，建议使用清华镜像源下载最新版本的Anaconda2021.05，其自带的Python版本较旧（3.8），便于使用。查看电脑是32位还是64位系统，可以通过打开下载的conda文件并选择安装方式。安装时避免将Conda安装到系统盘（C盘），以免占用大量空间。确保安装后添加环境变量，避免后续手动操作。

安装完成后，在命令行输入“conda”验证安装成功。

为了确保在后续开发中正常使用GPU，需要安装Nvidia驱动、CUDA和CUDNN。首先，通过GeForce Experience从NVIDIA官网下载并安装最新版本的驱动。安装完毕后，通过命令行输入相应指令验证安装情况。

接下来，安装Visual Studio，从其官网下载并安装。在安装过程中，选择“C++桌面开发”选项。安装完成后，登录并进行设置，以便在命令行输入相关指令获取所安装驱动的最高CUDA支持版本。

随后，访问CUDA官网，根据您的系统选择安装CUDA。下载完成后，双击安装，进行自定义安装。完成安装后，通过命令行输入“nvcc -V”验证安装是否成功。

在安装CUDNN时，从NVIDIA官网下载CUDNN并解压。将解压后的bin目录内容移动到CUDA对应的bin目录下，将include目录下的内容移动到CUDA对应的include目录下，将lib目录下x64目录中的内容移动到CUDA对应的lib目录下的x64目录中。最后，添加环境变量，确保可以顺利使用CUDNN。

在完成Conda和Vscode的安装后，需要进行环境配置。首先，对Conda进行换源，输入相应命令并在C:\Users\用户名目录下创建condarc文件，调整为使用镜像站提供的索引，同时清除索引缓存。接着，对pip进行换源操作。

为了提升开发效率，使用Vscode进行配置。安装中文语言包、python依赖和jupyter插件。然后，使用jupyter notebook功能，创建ipynb格式文件并测试使用，以验证是否使用的是conda环境。

为了顺利安装Pytorch-Gpu版，使用pip命令进行安装。安装完成后，通过测试确保Torch版本与CUDA兼容。在使用jupyter notebook时，下载完毕后请重启Notebook进行测试，以确保Torch版本与Cuda版本匹配。

通过遵循上述步骤，您将成功在Windows（Win10）下安装并配置Vscode、anaconda、Pytorch-Gpu版，为Python开发提供强大支持。