一、Aanconda的安装

可以参考笔者的这篇博客：Anaconda安装详细教程

二、准备工作

1、查看本机的python的版本(本机python解释器版本为3.8.5)

2、单击启动Anaconda Prompt创建新虚拟环境

3、在Anaconda Prompt依次执行以下命令，创建名字为pytorch的虚拟环境

# -n后表示的是创建虚拟环境名，python=版本号，即为cmd查看的本机的python解释器版本
conda create -n pytorch python=3.8

遇到Proceed（[y]/n）? ，直接输入 y 继续进行安装

# 查看创建的虚拟环境(可以发现创建的新虚拟环境pytorch)
conda info --envs

# 激活虚拟环境(可以发现虚拟环境由base切换到平pytorch，若如由pytorch切换到base则执行命令：conda activate base即可)
conda activate pytorch

4、准备工作已完成，Anaconda prompt窗口不要关闭，最小化即可，开始安装Pytorch

三、Pytorch具体安装步骤

1、检查本机的显卡信息
（1）方式1：NVIDIA控制面板->系统信息->组件(笔者电脑为NVIDIA CUDA 11.1.114 driver)

（2）方式2：在cmd中输入nvidia-smi，查看本机的显卡信息

2、Pytorch官网

选择合适的自己显卡对应的Pytorch版本下载即可，注意一定要选择pip版本(避免后续出错和进行其他后续操作)

图示是最新版本的Pytorch版本的安装，但是不建议。注意nvidia-smi中的是驱动对应的cuda最高版本，只要此版本大于等于你安装的cuda即可，笔者选择的是CUDA 10.2(上图显示的CUDA Version：11.1)，复制的pip命令为：

pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1+cu102 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3、打开刚才最小化的Anaconda prompt窗口，粘贴刚才复制的命令，进行Pytorch的安装(可能会出现速度比较慢的情况)

4、验证安装好的Pytorch，执行以下命令：
（1）在Anaconda promp中的py38环境下运行

python

（2）回车后继续执行

import torch

（3）回车后，若没有报错，则说明Pytorch安装成功。
查看是否可以利用GPU，继续执行

torch.cuda.is_available()

若最终显示显示Ture则说明Pytorch可以使用GPU

四、安装过程中的问题解决

1、安装Pytorch无需提前安装cuda和cudnn，网上有太多教程说安装Pytorch GPU版要配套安装相同版本的cuda和cudnn驱动安装包。但若使用Anaconda，Anaconda会自动帮我们安装好，全程不需要额外下载其他安装包。

若安装cuda的伙伴们，可以按照下方博客卸载：
windows下CUDA的卸载以及安装

笔者就是先安装CUDA，然后将其卸载，同样可以成功安装Pytorch。

2、执行安装Pytorch报错torch.cuda.is_available()=false的解决方法

根本原因：使用清华镜像加速下载，导致下载的pytorch版本是cpu版本而不是我们需要的gpu版本。即使我们无论重装多少次，执行命令torch.cuda.is_available()始终会报错False。如下图即笔者利用清华源下载的cpu版本的Pytorch，和对应的报错信息

解决办法：
torch.cuda.is_available()返回false——解决办法
安装pytorch报错torch.cuda.is_available()=false的解决方法

即：官网下载CUDA版本支持的Pytorch，复制对应的pip语句在Anaconda prompt中执行下载

而不是下图对应的conda语句，因为你已经切换清华源。

参考博客：
（1）Pytorch-gpu版安装教程【注意：无需提前安装cuda和cudnn】
（2）PyTorch安装教程（带图文）
（3）pytorch超级详细的安装教程