win10系统在Anaconda下安装Pytorch的GPU版本+cuda10.2+python3.6+Pycharm（最新，详细，亲测可用）

换了新电脑，之前的旧电脑连GPU都不支持ε=(´ο｀*)))，这次终于装上了GPU版本的Pytorch，但是在安装过程中如实是踩了无数坑，值得庆幸的是最后终于安装成功了！！

我的环境是：win10+Anaconda+python3.6+cuda10.2+Pycharm

此安装过程非常简单，不需要额外安装 cudatoolkit 和 cudnn，只要设置好镜像，非常快就装好了！

该安装过程尤其适合家里网速很差，且没有软件的像我这样的小伙伴~

1 查看CUDA版本

首先必须要确定自己电脑支持的CUDA版本

打开NVIDIA控制面板，点击 帮助——>系统信息——>组件，查看自己电脑支持的cuda版本

这一步是必须的！！非常重要！！否则Pytorch运行不了

（其实高版本的cuda是可以兼容低版本的cuda的，比如我的电脑支持cuda10.2，我就可以安装cuda9/cuda10.0/cuda10.1，但是反过来就一定运行不了）

我的是cuda10.2，如下图所示

2 新建虚拟环境

为了将pytorch使用的环境与其他环境区分开，需要新建一个pytorch的虚拟环境

打开anaconda prompt，输入conda create --name pytorch_gpu python=3.6

pytorch_gpu为新建的虚拟环境的名称，可以自定义，python=3.6指定python为3.6版本，等待虚拟环境安装成功

proceed选择y，回车, 等待相关包下载，信息提示如下则安装成功

然后切换到该新建的虚拟环境下，使用命令：conda activate pytorch_gpu

3 配置清华镜像

输入如下命令，这八条命令缺一不可，我家里网差，没有，我前面失败了很多次，就是因为百度上很多配置清华源都只有这前三条，没有后五条，导致后面安装cudatoolkit的时候还是一直卡死，只有这八个命令全部有之后，下载才会顺畅，这一点后面也会说。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

为了表示强调，我把后面的五个命令分开了，这后面五个命令是一定要有的，切记切记！

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

4 Pytorch下载

这一步就到下载pytorch了，首先去pytorch官网，选择自己电脑的cuda版本，查看命令

红线处就是你下载pytorch需要的命令

在anaconda prompt中输入上面的命令，我的如下

这里需要注意，在pytorch官网上查的最后是有 -c pytorch的，我们在自己输入命令时，必须要把 -c pytorch去掉，只有这样才是从清华源下载的pytorch，要是没有去掉，速度照样非常慢

输入命令后回车，出现如下界面，如果下载网址全是清华的（tsinghua.edu.cn）那么恭喜你，后面的下载速度应该就很快了，要是其中某一项，比如cudatoolkit的下载网址是default，那你大概率还是会卡在下载这里，只能去检查你前面清华源配置是不是那八个你都配置好了呢？

后面要做的就是等待了

5 检查是否安装成功

等待下载完成，输入python进入环境，然后依次输入

import torch
print(torch.__version__)
torch.cuda.is_available()

如果都ok的话，就安装成功啦！

6 其他

安装过程中若遇到如下问题：

CondaError:Downloaded bytes did not match Content-Length

解决方案，输入命令：

conda config --set remote_read_timeout_secs 100000

成功！