安装前准备
1、系统环境：
Win11 22H2
2、需要的安装包：
Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe
Python 3.11（pytorch 2.0目前推荐的Python 版本为3.8-3.11）
pycharm-professional-2023.2.2.exe
CUDA12.1（cuda_12.1.0_531.14_windows.exe） 与 CUDNN V8.9.5（cudnn-windows-x86_64-8.9.5.29_cuda12-archive.exe）
pytorch 2.1
选择性安装OpenCV库
一、安装CUDA12.1与CUDNN V8.9.5
- CUDA：是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
- CUDNN：NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。
详细见：深度学习框架与运行平台
1、安装CUDA12.1.0
（1）安装前检查GPU可支持的最高CUDA版本
由下图可以看出我的GPU支持的最高CUDA版本为“12.2.79”，所以我安装CUDA12.1.0是完全可以的。
（2）下载
下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads（下面的图是12.2.2的，你要选择12.1.0）
（3）安装
- 自定义安装；
- 若安装了visual studio则不勾选visual studio integration；
- 若报错nsight visual studio edition安装失败，则也不勾选Nsight VSE；
（4）检查是否安装成功
cmd中输入nvcc -V，正确结果如下：
2、安装CUDNN V8.9.5
下载链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
（1）安装
解压下载的cudnn-windows-x86_64-8.9.5.29_cuda12-archive.zip包，将其中的文件复制到CUDE安装目录中（默认为C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv12.1）
然后，在系统环境变量的Path中新增如下两项（对应自己的安装目录）
如下图：
（2）检验
切换到C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv12.1extrasdemo_suite目录下，shift+鼠标右键打开命令行 执行bandwidthTest.exe或者.bandwidthTest.exe，查看结果是否如下图，显示Pass则安装成功
二、安装Anaconda3 + Python 3.11
下载链接：https://www.anaconda.com/download
1、安装
2、安装pip和git
选择CMD.exe Prompt，在命令行中输入：
3、成果
三、安装pycharm-2023.2.2
下载链接：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows；
1、安装
参照https://www.bilibili.com/read/cv/ 进行安装。
2、汉化
参照https://www.cnblogs.com/2806933146xiaobai/p/15225097.html 进行汉化。
四、安装Pytorch
1、安装
打开官网https://pytorch.org/get-started/locally/，选择使用Conda安装，如下图，安装命令为：
打开Anaconda Navigator — yolov5test — CMD.exe Prompt，粘贴命令，回车即可。安装完成如下图：
五、选择性安装OpenCV库
打开【anaconda navigator】-yolov5test，点选下图所示【Enviroments】，将下拉单选成【ALL】，然后搜索【opencv】，选中apply完成PyCharm激活2023.2.4了安装。
PyCharm激活2023.2.4
六、第一个Pytorch程序
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