anaconda+pytorch+gpu
用anaconda配置pytorch环境（gpu）
1 gpu
要安装gpu版本首先得是N卡，然后下载cuda 和cudnn
CUDA下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDNN下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
找你自己的显卡对应的版本
点这个
这里能看到你是啥版本，我的是11.1.106的
我装的11.1的cuda
cuda 和cudnn 安装完之后
我觉得有必要写一篇博客记录我的辛酸历程
2.开始安装anaconda
在清华镜像源找个安装包
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
第一个勾是是否把Anaconda加入环境变量，官方提示不推荐勾选，说勾选后，在以后的卸载或重装时可能会导致问题，勾选的话，能直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令，不勾选的话，也可以在之后使用Anaconda提供的命令行工具进行操作，这个其实勾不勾选问题都不大，我选择官方推荐的，没有勾选。
安装完是这个样子
Anaconda Navigator 是Anaconda可视化的管理界面。
Anaconda Prompt 是一个Anaconda的终端，可以便捷的操作conda环境，类似于cmd的命令行工具
Jupyter Notebook 是一个交互式笔记本，支持运行40多种编程语言。IPython notebook是一个基于IPython REPL的web应用，安装IPython后在终端输入ipython notebook即可启动服务。jupyter是把IPython和Python解释器剥离后的产物，将逐渐替代IPython独立发行。
Spyder 是一个使用Python语言的开放源代码跨平台科学运算IDE。Spyder可以跨平台，也可以使用附加组件扩充，自带交互式工具以处理数据。
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3 用anaconda安装pytorch
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直接点开Anaconda Prompt
先把下面的镜像装上
把下面的命令一条一条输入进去
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/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
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
设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
看看添加上没
conda config --show
往下滑
里面有
镜像添加完就可以直接创建一个虚拟环境
conda create -n learn python=3.6
3.6版本的最稳定，不要装太高的，pytorch支持不了太高的
如果报错 我当时是proxy网络代理错误
这个改成0就好了
每次重启都需要改一下
创建完之后进入环境。
activate learn
你会发现（base）变成了（learn）
进去之后查看都有啥
conda list（不看也行）
然后就开始重中之中装pytorch
先去pytorch官网 https://pytorch.org/
找到这个图片 按我这么选，最后一行是命令，但是先别复制
倒数第二行行的cuda是显卡驱动， none是不装gpu的
看你是什么版本
我是11.0 ，你们是多少就选多少
然后把命令复制
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0
注意后面的-c pytorch不要写！！
y 确认就行
如果由于网络问题下载不好，pytorch的压缩包也可以自己上镜像源下载，然后放到D:\Anaconda\pkgs目录下
然后解压就行
然后就等着安装吧
安装完试试好不好使
命令行打python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
输出true就行了
好啦现在就安装好了~