在Pycharm中搭建Pytorch，CUDA（踩坑无数最终精华极简版）

前言：
1.安装pytorch并不一定需要先搭建anaconda环境！（究极大坑，当时网上全是通过anaconda安装pytorch，很麻烦，根本没必要）原因详见末尾补充1。
2.在我的教程中倾向于能让系统自动安装就自动安装，因为我觉得这样能省去各种版本不匹配以及让下载下来的两个东西关联起来的烦恼。

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正文：

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一、在pycharm创建一个项目

如图我选择的环境是virtualenv（并且最终安装成功了），你想选择conda或者pip都行，就随意，如果你只是像我一样想用pytorch而已，对在什么环境中使用并无特殊嗜好。
这段安装时间有点长，所以我们可以先开始第二步了。

二、安装cuda

1.点击网址1，查看电脑显卡对应的能使用的cuda版本。

2.点击网址2，下载cuda

3.如果你需要其他版本的cuda，点击网址3

（网址1和网址3都可以在网址2的末尾找到链接）
4.安装过程中，安装选项选择“精简”，然后一路默认，安装路径想更改的可以更改，装到D盘没事。毕竟C盘寸土寸金。

5.检查cuda安装是否成功：打开cmd，输入nvcc -V

如上图则是安装成功，可以看到版本为11.2

三、安装pytorch

1.在刚刚创建的python项目中选择terminal

2.点击网址4，选择适合的pytorch版本。

1.可以看到这里cuda可选的版本很少，但是没关系，选择与本机cuda版本接近的就行。我下载的cuda版本是11.2，此处选择的是cuda11.1，安装之后也能成功运行。
2.如果实在是需要其他版本的pytorch，可以自行百度pip命令下安装gpu版本的pytorch，命令中必须指明gpu，但并不必指明pytorch的版本号，因为如果在terminal直接输入pip install pytorch，就会默认安装cpu版本的pytorch，这会造成后面pytorch无法识别cuda。
3.此处我选择的是包是Pip，虽然我前面选择的环境是virtualenv不是pip，但pip命令在virtualenv环境下自动就可运行。（这就是能自动就自动的好处呀！我之前还傻傻在cmd里面手动下载pip安装包，这里明明就可直接自带！）

3.将“Run this Command:”中的代码复制到terminal：

4.回车，静候安装，需要很长时间。

5.检查安装是否成功：在main.py中输入

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

运行：

补充1：
如图：

在pycharm中创建一个新项目（Project）的时候，会让你选择新环境使用什么，有三个选项，可以看到conda和我们默认的virtualenv是处于同等地位，所以说conda归根结底是环境的一种，当创建新项目时，如果电脑上没有conda，在此处选择之后，电脑也会自动下载的，就没必要像网上大部分人说的那样事先手动下载然后配置一大堆东西。此外，既然这三个都是环境，那么事实上选择任意一种都是可以安装pytorch的，并不非要选择conda。

补充2：
cuda安装成功print(torch.cuda.is_available())却输出为false的原因有二：
1.版本号不匹配
2.pytorch不小心安装为cpu版，与cuda适配的pytorch应该为gpu版本。