2025 Data Whale x PyTorch 安装学习笔记（Windows 版）

一、Anaconda 的安装与基本操作

1. 安装 Anaconda/miniconda

官方链接：Anaconda | Individual Edition

根据系统版本选择合适的安装包下载并安装。

2. 检验安装

打开 “开始” 菜单，找到 “Anaconda Prompt”（一般在 Anaconda3 文件夹下）。

3. 虚拟环境管理

查看虚拟环境：conda env list

创建虚拟环境：conda create -n env_name python==version（将env_name替换为环境名称，version替换为 Python 版本号，建议选择 3.6-3.8）

安装包：conda install package_name（package_name替换为包的名称）

卸载包：conda remove package_name

显示所有安装的包：conda list

删除虚拟环境：conda remove -n env_name --all

激活虚拟环境：conda activate env_name

退出当前环境：conda deactivate

二、换源操作（Windows 版）

在安装包时，为加快下载速度，通常需要进行换源操作。以下为常见换源方式及中科源切换方法。

1. pip 换源

在文件管理器地址栏输入%APPDATA%，回车进入C:\Users\电脑用户\AppData\Roaming文件夹。

新建pip文件夹，再新建pip.ini配置文件。

使用记事本打开pip.ini，输入以下内容（以豆瓣源为例）：

[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
[install]
use-mirrors =true
mirrors =http://pypi.douban.com/simple/
trusted-host =pypi.douban.com

• 若需切换为中科源，将上述内容中的源地址替换为中科源地址。中科源的pip.ini内容示例：

[global]
index-url = http://mirrors.opencas.cn/PyPI/simple
[install]
use-mirrors =true
mirrors =http://mirrors.opencas.cn/PyPI/simple
trusted-host =mirrors.opencas.cn

2. conda 换源（清华源）

先执行conda config --set show_channel_urls yes生成.condarc文件。

修改C:\Users\电脑用户\.condarc文件，将文件中的原始内容替换为以下清华源内容：

channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

• 修改完成后，打开Anaconda Prompt，运行conda clean -i清除索引缓存。

3. conda 切换为中科源

• 若清华源无法使用，可切换为中科源。以下是切换为中科源的.condarc文件内容示例：

channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- http://mirrors.opencas.cn/anaconda/pkgs/main- http://mirrors.opencas.cn/anaconda/pkgs/r- http://mirrors.opencas.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: http://mirrors.opencas.cn/anaconda/cloudmsys2: http://mirrors.opencas.cn/anaconda/cloudbioconda: http://mirrors.opencas.cn/anaconda/cloudmenpo: http://mirrors.opencas.cn/anaconda/cloudpytorch: http://mirrors.opencas.cn/anaconda/cloudsimpleitk: http://mirrors.opencas.cn/anaconda/cloud

• 将C:\Users\电脑用户\.condarc文件中的内容替换为上述中科源内容后，同样需要在Anaconda Prompt中运行conda clean -i清除索引缓存。

三、PyTorch 的安装

1. 登录PyTorch 官网

2. 选择安装方式

根据系统类型、CUDA 版本、安装方式等选择合适的安装命令。安装时建议优先使用conda，并且要确保选择与显卡兼容的 CUDA 版本。

3. 激活虚拟环境并安装

在Anaconda Prompt中，先激活对应的虚拟环境：conda activate env_name

将官网提供的安装命令中的-c pytorch去掉（以使用清华源或中科源），然后输入修改后的命令进行安装。大小约2G。

4. 离线安装（可选）

• 如果在线安装出现问题，可以采用离线安装的方式。下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

• 下载好对应版本的 pytorch 和 torchvision 压缩包后，打开Anaconda Prompt，进入安装路径，执行以下命令：

conda install --offline pytorch压缩包的全称conda install --offline torchvision压缩包的全称

四、PyTorch 安装成功验证

进入虚拟环境后，输入python，再执行以下代码：

python
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)  # 输出版本号，比如 2.7.1
>>> print(torch.cuda.is_available())  # 检查 GPU 支持，有 NVIDIA GPU 且装了 CUDA 版会返回 True

没报错就成功了