Python深度学习环境配置（Pytorch、CUDA、cuDNN），包括Anaconda搭配Pycharm的环境搭建以及基础使用教程（保姆级教程，适合小白、深度学习零基础入门）

为了配置深度学习环境，您需要按照以下步骤操作：

1. 安装Anaconda。
2. 创建新的Python环境。
3. 安装Pytorch。
4. 安装CUDA（如果需要GPU加速）。
5. 安装cuDNN。
6. 配置Pycharm。

以下是具体的命令和步骤：

1. 安装Anaconda。

   • 访问Anaconda官网下载适合您操作系统的Anaconda版本。
   • 安装时选择适当的路径，并添加Anaconda到系统的环境变量中。

2. 创建新的Python环境。

   
   
   
   conda create -n myenv python=3.8

3. 激活新创建的环境。

   
   
   
   conda activate myenv

4. 安装Pytorch。

   • 访问PyTorch官网的安装指南，选择合适的版本和配置。

   • 在Anaconda环境中使用以下命令安装：

     
     
     
     conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch

     其中cudatoolkit=xx.x应与您的CUDA版本对应。

5. 安装CUDA（如果需要）。

   • 访问NVIDIA官网下载与您的GPU相匹配的CUDA版本。
   • 安装CUDA，并确保CUDA的安装路径添加到系统的环境变量中。

6. 安装cuDNN。

   • 从NVIDIA官网下载与您的CUDA版本对应的cuDNN。
   • 解压并将bin、include、lib文件夹中的文件复制到CUDA相应的文件夹中。

7. 配置Pycharm。

   • 打开Pycharm，选择刚创建的环境作为项目解释器。
   • 确保在运行配置中，将Python解释器设置为Anaconda环境中的解释器。

注意：确保你的显卡驱动是最新的，以便与CUDA和cuDNN兼容。如果不需要GPU加速，可以忽略CUDA和cuDNN的安装。