一、安装 PyCharm

PyCharm 官网下载页面

记得全部勾选。

二、安装 miniconda

miniconda 官网下载页面

根据你的操作系统选择。

记得勾选前三个。

三、安装 CUDA

首先 nvidia-smi 查看支持最高的 CUDA 版本。

然后去 nvidia 官网下载 CUDA，选择适合你的版本。

CUDA 官网下载页面

四、安装 cudnn

下载 cudnn 需要注册 nvidia 账号并登录。

cudnn 官网下载页面

安装后检查这 4 个是否在系统环境变量 Path 中：

之后，nvcc -V 检查 CUDA 是否安装完毕：

最后，去 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\extras\demo_suite，在命令行检查 bandwidthTest.exe 和 deviceQuery.exe，输出结果正常说明 CUDA 和 cudnn 安装成功。

五、安装 paddlepaddle-gpu 和 paddlex

python -m pip install --pre paddlepaddle-gpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/cu126/pip install paddlex==3.0.0

六、安装项目依赖

以飞桨的分割框架为例，克隆项目到本地。

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg

最后，安装项目依赖。

pip install -r requirements.txt 

至此，环境搭建完成。