本文记录了电脑环境基于pytorch安装配置GPU的过程。目录：一、查看驱动程序二、安装Pytorch+torchvision+torchaudio三、安装CUDA四、加入CUDNN库文件五、配置环境变量环境：win11+NVIDIA RTX4500+anaconda2.4.0+pycharm2022一、查看驱动程序版本1、nvidia 控制面板 查看【帮助】-》【系统信息】-》组件 CUDA 1

本文记录了电脑环境基于pytorch安装配置GPU的过程。目录：一、查看驱动程序二、安装Pytorch+torchvision+torchaudio三、安装CUDA四、加入CUDNN库文件五、配置环境变量环境：win11+NVIDIA RTX4500+anaconda2.4.0+pycharm2022一、查看驱动程序版本1、nvidia 控制面板 查看【帮助】-》【系统信息】-》组件 CUDA 1

本文记录了电脑环境基于pytorch安装配置GPU的过程。目录：一、查看驱动程序二、安装Pytorch+torchvision+torchaudio三、安装CUDA四、加入CUDNN库文件五、配置环境变量环境：win11+NVIDIA RTX4500+anaconda2.4.0+pycharm2022一、查看驱动程序版本1、nvidia 控制面板 查看【帮助】-》【系统信息】-》组件 CUDA 1

在pycharm窗口的右下角右下角，点击红色区域，打开interpreter setting，可以调出配置窗口，后续按方式一继续配置。安装完anaconda和pycharm之后，在anaconda中建好了库环境，在pycharm可以对每个项目引用的库进行切换。在新页面中选择Conda Environment ，单选Use existing environment，在右侧点击Add Interpre

在pycharm窗口的右下角右下角，点击红色区域，打开interpreter setting，可以调出配置窗口，后续按方式一继续配置。安装完anaconda和pycharm之后，在anaconda中建好了库环境，在pycharm可以对每个项目引用的库进行切换。在新页面中选择Conda Environment ，单选Use existing environment，在右侧点击Add Interpre

3）安装新的版本，这里准备尝试分别安装最新版pytorch2.2.0和1.12.1（支持cuda11.6）输入：conda activate env_pythorch1121 当前所使用的1121。2）删除其中的pytorch、torchvision和torchaudio。2、PyCharm中检测GPU：安装版本错误。3、检查电脑支持的cuda版本：12.3。4、检查CUDA版本：cuda_12.

执行conda update anaconda-navigator。第一次执行中间失败，重新执行，更新成功。打开后，更新界面持续很久。

在写文档或者论文过程中，排版是一件很讨厌的事情，目前常用的还是基于latex的排版系统，便配置排版工具和环境。在构建中，可以修改默认编译器、PDF查看器和默认文献工具等。打开镜像文件夹，打开文件：install-tl-windows.bat，点击界面中install。以上是安装结束的界面，关于环境变量设置，按此版本安装后，已自动添加了环境变量，不需要再手动添加。通过以下地址进行下载，下载后，注意先