1.首先你的电脑要有NVIDIA 的显卡.没有就走吧,你如果不是window ，也走吧，不一定教程管用。

2.然后要明白，有两种CUDA版本，一个叫运行时api，一个是驱动api

        2.1 运行时cuda 版本查看 （是你跑深度学习模型或其它程序调用的cuda版本，执行nvcc -V可以查看） 如果这个命令执行失败，需要安装一下cuda(建议安装) 随便找的文字CUDA安装及环境配置——最新详细版_cuda环境配置_abbrave的博客-CSDN博客

nvcc -V

       

        另外一个没用（驱动APi），对写AI的没用，版本可能不和运行时的版本一样，但不重要

        查看的命令是

nvidia-smi

3. 根据上面执行的运行时api的命令，得到我们的运行时的cuda版本 。我这里显示的是11.1 

然后去  https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 这个页面查看对应的文件，

一定要根据你的cuda 版本来下载pytorch 不能乱下载，不要官网直接点，因为版本不一致会导致cuda并行计算。只能使用cpu

    有人会问，这里面cuda版本能找到 但是python版本，我的python 3.10.0 没有对应的文件，你这时候就要使用anaconda的虚拟环境了,你就要使用anaconda 提供的虚拟环境了。在里面使用对应的python版本，然后在这个虚拟环境里面装你刚刚下载的pytorch 文件。不然还是无法使用。就是这么烦。

4. 文件下载好了，接下来创建一个anaconda的虚拟环境

        4.1 虚拟环境创建命令  -n后面的表示虚拟环境的名字 python后面的数字意思是创建python的版本，这个版本要根据你下载的文件里面的cp39   cp38 这种来。cp39是python版本3.9的意思

        这个命令可能因为时间的推移，可能会失效，毕竟这个教程也会老的

conda create -n wo_de_xu_ni_huan_jing_ming_zi python=3.9

        4.2  如何在虚拟环境里面安装刚刚的下载文件呢？

                4.2.1 激活命令，然后超过之后前面有个括号，在这种情况下执行pip install  刚刚下载的文件的路径

                

activate 刚刚的起的虚拟环境名字

                4.2.2 执行

pip install 刚刚下载的whl文件的路径

                4.2.3 不出意外应该会失败。 成功就完事了，安装pytorch 成功。失败的执行下面的命令

pip debug --verbose

                

        就是图片的红色箭头指的那个，复制 粘贴到文件的名字后面。自己观看一下

        改前的文件名 

        改后的文件名   

        改了之后再来执行刚刚的命令

        pip install  刚刚改了文件的名字的那个文件。不出意外应该会成功，如果不成功，检查你是不是否在激活的虚拟环境里面使用的pip install 命令，其他地方不管用啊

        

        

到此，我们的pytorch 和python的都ok了。接下来就是使用了。

现在的问题是如何在pycharm 里面使用刚刚的虚拟环境了，点击pycham里面是设置。在里面慢慢找