超详细的的PyTorch安装教程，成功率高，适合初学者，亲测可用。

啰嗦几句：网上的教程很多，安装的方法多种多样，操作复杂，成功率还不高。小编在淘宝专门帮助不会安装的小伙伴远程配置环境，这方法都是测试过了，适用大部分人的，完全按照文章来操作，基本都是可以安装成功的。

如果你不想再折腾了，可能联系技术客服3447362049远程安装，打开Todesk（客服会发）远程软件即可，无需准备任何东西。

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第一步：Anaconda下载安装

Anaconda，推荐使用和微智启工作室一致的版本，否则可能会出现无法使用下载源或者其他未知的问题。

下载地址：

阿里云盘下载地址（推荐）：https://www.aliyundrive.com/s/MrrK3zZ3j2Z

百度网盘下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1HF2DI0-PgYys1yvV8DfGVQ 

提取码：8888

如果上面两个链接都失效了，可以在小强软件商城（zbsc.zjitgzs.cn）进行搜索下载。

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1、下载完后，双击运行解压。然后双击运行Anaconda3安装程序 

 2、Next

3、I Agree

4、勾选Just Me，Next

 5、可以修改为其他盘，例如D盘Anaconda文件夹（路径尽量不要含有中文）

6、一定要记得勾选这两个复选框，否则后续需要手动配置PATH环境变量

 7、当Next按钮变亮，可点击的时候，说明Anaconda已经安装成功，关闭窗口。

第二步：修改Anaconda下载源

1、在电脑左下角开始菜单，打开Anaconda Prompt (anaconda)命令窗口，

2、输入下方命令，创建.condarc文件

conda config --set show_channel_urls yes

3、输入命令回车后，会在C:\Users\wzq（wzq是你的用户名，可以是administrators或者其他的）目录，生成一个.condarc文件

4、右键以记事本方式打开.condarc文件，把里面的内容，全部替换为下方的内容，保存退出。

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

此时，anaconda的下载源就已经修改为清华源了

第三步：查看CUDA版本

pytorch安装的CUDA版本，不能高于电脑的CUDA版本，所以在安装前，我们需要知道电脑的版本，有以下几种查看方式。

1.1：在电脑右下角，展开，右键选择控制面板

1.2：右键桌面空白处，选择显卡控制面板

1.3：如果以上2种方式，你都没有找到英伟达控制面板，就需要查看电脑是否有独立显卡了。

1.3.1右键此电脑图标，选择管理。

1.3.2 查看设备管理器，显示适配器，如果有NVIDIA 字样，则说明是有独立显卡的。

1.3.3此时只需更新显卡驱动即可，更新CUDA驱动，可以下载驱动总裁（驱动总裁在线版本_驱动总裁在线版本下载-系统总裁|系统封装首席执行官），进行驱动更新。

1.3.4下载安装完后，重启电脑，应该就可以显示显卡控制面板了。

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打开显卡控制面板后→帮助→组件，就可以查看CUDA了

例如我的是11.4（记住这个版本号）

第四步：创建独立虚拟环境

conda create -n PyTorch python=3.8

第五步：获取pytorch安装指令

pytorch官网：Start Locally | PyTorch

复制下方红框部分的安装指令到Anaconda进行安装（后续还会继续更新）

我的CUDA版本是11.4，上方pytorch官网中最低是11.6，显然都不符合安装需求，那么我就需要在历史版本中选择比较低的安装指令。

历史版本：Previous PyTorch Versions | PyTorch

例如选择11.3版本（不高于我电脑的11.4，符合），复制指令到anaconda命令窗口进行安装

然后输入y，一直下一步（不用再单独下载cuda了）

当出现这个界面（done字样）的时候，证明我们已经下载完了。

第六步：验证是否安装成功

依次输入

python

import torch

print(torch.cuda.is_available())

如果测试返回True，恭喜你，安装成功，给小编来个赞吧！

如果测试返回FALSE，非常遗憾，安装并不成功，原因可能是python版本问题、显卡驱动版本问题、pytorch不兼容等问题，需要逐一尝试排除的。

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