Windows下利用anaconda安装pytorch（gpu版）

1. 确认是英伟达的显卡（可以利用GPU并行计算）

2.下载anaconda

该步骤很简单，博客很多 如这个
注：anaconda里面会自动为计算机下载python，所以之前没有安装python也不影响。可以自行百度如何查看anaconda和python的版本（我20210206安装的conda，自带3.85版本的python）
下图为安装anaconda后：

3.创建一个pytorch的环境

方法1

打开anaconda navigator 进行下图中的步骤，右下角会显示进度。

方法2：

我用方法1创建之后显示不出来名为【pytorch】的环境。（刷新，重启电脑都不行）。
好在，还有方法2：
在anaconda prompt 中输入 conda create -n pytorch python=3.6
之后就是漫长的等待，龟速下载，连接超时，然后又失败了。试了几次后，某次在输入了上述命令一小时都没变化，按了ESC，居然一下都显示出来了，显示成功了，也是很诡异的事情（还是在午夜12:00）。
为了验证有打开anaconda navigator 在【环境】一栏果然有了【pytorch】环境。

同样也可以在anaconda prompt 继续输入以下指令查看当前环境：

conda info --envs

输入以下指令改变当前环境：

activate pytorch

可以看到图中我有2个环境【base】和【pytorch】，）（带*的为当前环境）为后续安装，所以activate pytorch

4.安装pytorch的准备工作

1. 查看本机英伟达显卡cuda的型号

可以看到是11.0版本。注：此处已经显示了CUDA的版本，说明电脑自带了，不用去下载CUDA和cudnn了（上午去英伟达显卡官方找了好久的CUDA和cudnn，奈何CUDA实在下载龟速，一会就连接超时，只能死马当活马医跳过了这俩的安装直接进行了pytorch的安装，安装上了pytorch才知道我电脑自带了这俩）

2. 下载pytorch和torchvision

上一步还有个作用就是在得知了CUDA的版本后，需要去清华镜像官网下载你所需要版本的pytorch和torchvision（本篇采用离线安装，当然可以去pytorch官网然后在anaconda prompt 中输入官网给出的代码，但是如果不用服务器或者代理普通下载注定龟速，超时，失败……）。
在清华镜像【这里】找到你要下载的pytorch和Torchvision。
以我 py3.6 & cuda11的版本为例（cudnn版本号，可以百度cuda和它的对应关系），下图文件就是了。

5.安装pytorch

上述准备工作完成后，就可以离线安装了。

1.将上面的两个安装包放在你的【环境】文件夹下，朋友这篇说方在C盘这篇

2.然后在anaconda prompt 继续输入以下指令进行安装

conda install --offline 包名

3.安装完成后，进行测试

4.结果再次报错（都已经显示done了，但就是import导入不进来）……
这篇博客说了这种情况。然后想起来，我的anaconda默认安装的py3.8版本，而pytorch的环境搭建的是3.6版本，然后使用conda命令：“conda install python” 将python版本更新为python=3.6.10，成功解决问题。

总结

• 本篇为未安装python及相关任何环境之类的博客，即深度学习环境从0到1的搭建。主要用到了anaconda环境管理工具，利用其搭建了pytorch的环境，并在环境中安装了pytorch。其中每一步都报错 ：） 过程中参考了许多博客，最后成功安装pytorch。虽然未涉及cuda和cudnn的安装，但仍参考了许多。如：
  知乎博客
  本站博客1
  本站博客2
• 完成了安装工作，接下来要把该环境接入pycharm编辑器和Jupyter Notebook中，进行后续深度学习的代码运行。