我是石溪 @石溪 ，欢迎关注我的知乎账号。这篇回答选自于我的系列文章《从线性回归到大模型-面向pytorch的算法实现》，我毕业于清华大学计算机系，从零开始，和大家在大模型进阶之路上打怪升级，数学、算法、编程通通拿下！
在开始我们从线性回归到大模型/智能体的征途之前，我们先花一篇文章，好好的给大家讲解一下，如何配置GPU+Anaconda+CUDA+Pytorch+Pycharm的开发环境，通过拆解详细的安装步骤以及背后涉及到的一些知识点，让大家快速的配置好自己的学习工具。
首先是要确定自己的电脑上有英伟达的显卡，否则后面的学习就无从谈起。进入任务管理器，在性能页中，可以查到我的笔记本电脑上有一个NVIDIA GeForce RTX 5070 Laptop GPU显卡
Anaconda可以给我们提供虚拟环境，这样我们可以创建多个相互隔离虚拟环境，每个虚拟环境中可以放置不同的python包。
同时Anaconda还包含了一个作用，一旦我们成功安装了Anaconda，其实就把python也安装上了。其中也会自动包含conda、pip这两个包的安装指令，用来安装不同的python的包
Anaconda安装完之后，默认就会有一个base虚拟环境，我们可以再创建一个新的虚拟环境，提供给我们后续的学习使用。
安装配置过程如下：
进入Anaconda官网
点击右上方的 Free Download，进入下载页面
点击Skip Registration跳过注册，直接下载
我们是windows系统，直接点击链接，选择Anaconda Distribution版本即可，点击后，浏览器就可以下载这个安装包了
这个安装非常容易，双击一路默认设置安装即可，安装成功后，我们常用的是两个程序，一个是Anaconda Navigator，另一个是Anaconda Prompt
首先我们进入Anaconda Prompt，这是一个Anaconda的命令行工具，我们首先在这个命令行工具里面检查一下我们Anaconda虚拟环境中所包含的python解释器版本
通过命令行
我们看到我们安装的Anaconda环境中所包含的python解释器版本是
接着我们通过命令行，在Anaconda Prompt中创建一个新的用于我们后续学习的虚拟环境，命令行的格式是：
因为我们已经查到了我们这里的版本号，所以创建一个名为shixipytorch的虚拟环境
然后Anaconda会自动的为这个新的虚拟环境下载安装一些基础的python包，安装结束后，我们进入到Anaconda Navigator图形化界面，在Environments标签页中，可以看到已经安装好的新的shixipytorch和默认的base两个虚拟环境，右侧就是每个环境中所对应安装上的python包
命令行也可以看，包含每个虚拟环境所对应的路径
然后我们可以通过命令行进入到我们创建的shixipytorch虚拟环境中
在安装之前我们要搞清楚几个核心要素之间的依赖关系，这也是导致安装错误的常见问题
GPU（硬件）→ 驱动（系统层）→ CUDA（并行计算框架）→ PyTorch（应用框架）→ Python应用程序
换句话说就是用Python写的智能应用程序代码，会调用Pytorch中的库，然后会对应到CUDA中具体操作GPU的算子库，最终要对应到驱动去具体操作GPU硬件。
而这里面Pytorch、CUDA和驱动就存在着版本约束，核心就是GPU驱动所对应的最高CUDA版本不能低于安装的CUDA版本，道理很简单，如果安装的CUDA版本过高，驱动不支持，那实际上的GPU硬件是支持不了的。
所以我们首先通过命令行来看我们电脑当中，GPU驱动所支持的最高CUDA版本
命令行中输入
从现实的表格的右上角，我们可以看到支持的CUDA Version为12.8，也就是最高支持12.8的CUDA，那么Pytorch呢，实际上每一个安装的Pytorch都和一个具体的CUDA版本绑定了，那么我们从Pytorch官网上看一下
我们选中CUDA 12.8，以及其他必选项，这样网页上就会提供给我们一个pip3的安装命令行来安装对应的Pytorch
我们在Anaconda Prompt中进入到我们要安装Pytorch的Anaconda 虚拟环境shixipytorch中，运行上述安装命令即可，时间会比较长。
我们可以简单的验证一下pytorch是否安装成功，我们还是在Anaconda 虚拟环境shixipytorch中输入如下命令：
最终输出Ture，证明在我们指定的虚拟环境中，pytorch安装成功了
首先我们从官网上下载最新版本的pycharm安装程序，目前有一个变化就是商用版和免费社区版合二为一了，一个月后你来选择，如果你选择不交费，那么就继续使用免费开源社区版。
这里我们现在来最新的安装程序
在正确的安装配置过程中，有两个要点，第一个是安装选项要创建如下关联，其余的就是不停点下一步就行了
第二个是配置好python解释器
pycharm是写python代码的IDE集成开发环境，核心就是要完成pycharm的配置，告诉pycharm我们在写代码的时候，要运行哪一个虚拟环境，那么在pycharm运行代码的时候，就可以找到运行环境，并用这个环境中包含的python解释器把python代码运行起来。
关键就是在创建项目的时候，要选择我们要运行的虚拟环境中的对应的python解释器，在自定义环境中选择“现有环境”，找到我们创建的shixipytorch这个虚拟环境的路径，然后找到其中的Python.exe程序
这一切配置好了之后，我们在IDE界面中，输入测试Pytorch的代码
最终我们安装成功了。
IT届有一句俗话，叫运行出了hello world就算成功了一半，意思就是说开发环境的配置坑很多，会耗费新手大量的时间，因此我们在开始介绍正式内容之前，先手把手的教大家配置好pytorch的开发环境，提高效率，让我们尽快进入到后续的算法学习中。
