一、概念

1.什么是PyTorch

PyTorch是一个开源的机器学习框架，用于构建深度学习模型。它由Facebook的人工智能研究院（Facebook AI Research）开发和维护，并于2016年首次发布。
PyTorch提供了一个灵活而高效的计算图和自动微分系统，使得开发者能够轻松地定义和训练各种类型的神经网络模型。
PyTorch的设计目标之一是提供简洁、易于使用的API，以便开发者能够更加专注于模型的设计和实验。与其他深度学习框架相比，PyTorch具有更为动态的计算图，这意味着它能够在运行时根据需要灵活地构建和修改计算图，从而方便了模型的调试和动态计算需求的处理。
PyTorch支持许多常用的深度学习任务，包括图像分类、目标检测、自然语言处理等。它还提供了丰富的工具和库，用于数据加载和预处理、模型构建、模型训练和推断等方面的任务。此外，PyTorch还提供了一些高级功能，如分布式训练、模型部署和量化等，使得在大规模和实际应用中使用深度学习更加便捷。

2.什么是ANACONDA

Anaconda是一个用于科学计算和数据科学的Python发行版和环境管理器。它集成了许多常用的科学计算和数据分析库，使得安装和管理这些库变得更加简单和方便。
Anaconda包含了Python解释器及其核心库，以及众多常用的第三方库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy等。这些库是进行科学计算、数据分析和机器学习所必需的关键工具。
Anaconda还提供了一个名为Conda的包管理系统，使用户可以轻松地安装、更新和管理这些库及其依赖关系。
Anaconda的一个主要优势是它的跨平台性。它可以在Windows、macOS和Linux等操作系统上运行，并提供了统一的界面和命令行工具，以简化库的安装和环境配置。用户可以轻松地创建和管理多个独立的Python环境，每个环境可以具有不同版本的Python和库，从而实现项目之间的隔离和灵活性。
通过Anaconda，用户可以更容易地搭建适用于科学计算和数据科学的工作环境，无需手动安装和配置各种库和依赖项。此外，Anaconda还提供了一些额外的工具和服务，如Anaconda Navigator（一个图形用户界面），以及Anaconda Cloud（一个用于共享和分发代码、数据和环境的平台），进一步提升了工作效率和协作能力。

总的来说:ANACONDA本质上就是一个包管理器和环境管理器

3.什么是PyCharm

PyCharm是一种由JetBrains开发的集成开发环境（IDE），专门用于Python开发。
它提供了丰富的功能和工具，帮助开发者提高编写、调试和部署Python代码的效率。

总的来说:PyCharm和Java的IDEA一样是开发工具，缩短开发时间

二、PyTorch的安装

1.安装ANACONDA和PyCharm（一路Next即可）

这里解释一下为什么ANACONDA是一个环境管理器
打开Anaconda Prompt输入命令conda env list可以看到只要一个基本环境：

查看当前环境的python版本：3.10.9

此时我们配置新环境：conda create -n （新环境名字） （指定python的版本）

激活环境

查看当前环境的python版本3.8.2

PyCharm请自行安装！

2.将ANACONDA与pycharm进行配置

ok已经好了

3.安装pytorch环境

查询CUDA版本

下载对应的CUDA版本的PyTorch（可向下兼容）

报错

查看下载源conda config --show-sources

切换成清华大学源https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

修改你自己的文件

运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

重新安装pytorch
测试是否安装成功

测试pycharm


ok!