### Python 3.8 安装教程与 CUDA 配置详解
#### 一、Python 3.8 的安装步骤
1. **下载Python 3.8安装包**：
- 访问Python官方网站 (https://www.python.org/downloads/)，选择Python 3.8版本进行下载。
- 选择适合您操作系统的版本（例如Windows、macOS或Linux）。
2. **运行安装程序**：
- 双击下载好的安装文件。
- 在安装过程中，请确保勾选“Add Python 3.8 to PATH”选项以便于后续可以在命令行中直接使用Python。
3. **验证安装**：
- 打开命令提示符（cmd）或终端。
- 输入 `python --version` 或 `python3 --version` 来确认Python 3.8已经成功安装。
#### 二、配置CUDA环境
1. **检查系统CUDA版本**：
- 在桌面上右键点击，选择“显示设置”。
- 进入“帮助”->“系统信息”->“组件”，查看CUDA版本信息。
- 如果系统未安装CUDA，可以通过命令行 `win+r` 打开运行对话框，输入 `cmd` 并回车，在打开的命令提示符窗口中输入 `nvcc -V` 来检测。
2. **下载CUDA**：
- 访问NVIDIA官网 (https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)，根据系统需求选择合适的CUDA版本。
- 例如，如果需要CUDA 12.3，则选择对应版本并下载。
- 对于Windows 10用户，请确保选择正确的系统版本（将页面中的“11”替换为“10”）。
3. **安装CUDA**：
- 下载完成后，双击安装程序。
- 推荐保持默认安装路径不变，除非有特殊需求。
- 选择“自定义安装”，取消勾选“Visual Studio Integration”以减少不必要的安装项。
- 等待安装过程完成。
4. **安装PyTorch**：
- 访问PyTorch官方提供的轮子文件下载页面 (https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html)。
- 在页面上找到以“cu”开头的轮子文件，表示这是GPU版本的PyTorch。
- 选择与CUDA版本和Python版本匹配的PyTorch轮子文件进行下载（例如torch-2.0.0+cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl）。
- 将下载的文件保存到一个易于访问的文件夹中。
5. **安装PyTorch**：
- 使用命令行或者PyCharm终端进入存放PyTorch轮子文件的文件夹。
- 输入以下命令来安装：
```
pip install torch-2.0.0+cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
- 注意：如果在安装过程中遇到问题，可以尝试添加清华源以提高安装成功率。
6. **验证安装**：
- 打开Python解释器或在命令行中输入：
```python
import torch
print("hello:{}".format(torch.__version__))
```
- 如果正确输出了安装的PyTorch版本号，则表明安装成功。
#### 三、注意事项
- **Python版本兼容性**：确保所使用的Python版本与CUDA以及PyTorch版本兼容。
- **CUDA版本选择**：不同的PyTorch版本支持不同版本的CUDA，选择合适的组合以避免兼容性问题。
- **安装路径**：保持默认安装路径可减少配置上的麻烦，除非有特殊需求。
- **环境变量配置**：确保将Python和CUDA的安装路径添加到系统的PATH环境变量中，以便于在任何位置都可以调用它们。
通过上述步骤，您可以顺利地在本地环境中安装并配置Python 3.8与CUDA环境，为机器学习项目打下坚实的基础。
