Anaconda+Pycharm+Pytorch环境配置

Anaconda：从官网下载最新版本，安装过程中没有添加Anaconda到PATH中，所以后续添加了Anaconda的Scripts和python.exe到PATH中，这样可以在cmd中直接使用python或conda、pip等命令。

Pycharm：直接从官网下载社区版，下载完成后创建项目，设置解释器为Anaconda下的python.exe。

cuda和cudnn，从NVIDIA控制面板---帮助---组件中查看cuda的版本，从https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive  

下载对应版本的cuda，接着从https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10下载对应版本的cudnn。若没有对应版本，下载低版本也可能成功，例如NVIDIA控制面板中提示CUDA是10.2.9，可以直接百度10.2快速得到下载地址，但是CUDA官网没有我这个系统下的10.2.9只有10.2.89，这时候我只能下载10.2.89，后来发现后面也可以用。CUDNN同理，实在没有匹配的版本，下载一个低版本的尝试。下载完成后，安装cuda，解压cudnn，将cudnn文件夹下的include、lib、bin下的文件复制到cuda相同文件夹下。

Pytorch：用conda安装比较慢，可能不成功，我最终采用的方式是先从清华镜像源上下载，下载好了离线安装再在本地install一下，这样就可以了。清华镜像源地址：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/，从中选择适合自己电脑的。

从清华源离线下载好之后，转移到torch和torchvision的下载文件夹下，进行离线安装+本地install的方式：

torchvision的命令是

（1）先离线安装：conda install --use-local torchvision-0.7.0-py38-cu102.tar.bz2

（2）再本地安装解决依赖问题：conda install -c -local torchvision==0.7.0

torch安装命令同理，改一下压缩包名称和版本号即可。

后面可以引入torch和torchvision检查，出现问题多是版本不兼容问题，Numpy版本过低、torchvision没有进行本地install。还可能出现缺少VC_rediste，按照提示下载即可。若使用pip提示无SSL，则应下载SSL，windows的SSL下载地址为：

https://slproweb.com/product/Win320penSSL.html