Jetson Nano 实战指南：深度学习环境配置与 YOLOv5 边缘端部署解析
2026/1/20 9:59:16
文章目录
- Windows下PyTorch深度学习环境完整安装配置教程
- 一、前言与环境准备
- 1.1 硬件环境检查
- 1.2 版本兼容性理解
- 1.3 显卡驱动更新
- 二、Anaconda环境管理系统详解
- 2.1 为什么选择Anaconda
- 2.2 Anaconda下载安装详解
- 2.3 Anaconda安装配置
- 三、虚拟环境创建与管理
- 3.1 虚拟环境的重要性
- 3.2 创建PyTorch专用环境
- 3.3 环境管理常用命令
- 四、PyTorch安装详细指南
- 4.1 PyTorch生态系统介绍
- 4.2 官网安装方法
- 4.3 详细安装过程
- 4.4 镜像源安装优化
- 五、常见问题排查与解决
- 5.1 安装过程常见错误
- 5.2 GPU相关问题诊断
- 5.3 性能优化建议
- 六、进阶配置与最佳实践
- 6.1 开发环境配置
- 6.2 项目模板建议
- 6.3 多环境管理策略
- 七、总结与后续学习建议
Windows下PyTorch深度学习环境完整安装配置教程
一、前言与环境准备
PyTorch是目前最受欢迎的深度学习框架之一，由Facebook开发并开源。它以动态计算图、易于调试和灵活的架构设计而闻名，深受研究人员和开发者的喜爱。本教程将详细介绍在Windows系统下如何正确安装和配置PyTorch环境，包括CPU版本和GPU版本的安装方法。
在开始安装之前，有几个关键点需要特别注意：
1.1 硬件环境检查
GPU检查的重要性
首先需要明确一点：PyTorch支持CPU和GPU两种计算模式。GPU版本能够显著加速深度学习模型的训练和推理过程，但只有NVIDIA显卡支持CUDA加速。如果你的电脑配置如下情况，请选择对应的安装方式：
- 有NVIDIA显卡：建议安装GPU版本的PyTorch，能够获得更好的性能
- 使用Intel集成显卡或AMD显卡：只能安装CPU版本
- 没有独立显卡：安装CPU版本即可
检查显卡的方法：
- 右键"此电脑" → 属性 → 设备管理器 → 显示