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电脑上装有anaconda，python3.8, pycharm，这里想要安装pytorch这一深度学习的框架，安装分GPU和CPU两个版本，如果安装GPU版本，可以先安装Nvidia驱动 + cuda + cudnn，然后再搭建环境，这样可以达到更高的运行速度。如果对运行速度没有太高的要求，学习阶段也可以使用CPU版本，对于简单的程序用CPU和GPU其实没太大差别。
一般来说有两种安装方法，一个是使用conda在线安装，另一个是通过pip安装（需要先从pytorch官网将torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl和torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl下载到本地），这里用conda在线进行安装，但是当使用conda安装的时候，可能会遇到下载过慢的问题，这里推荐用清华镜像源替代默认conda源的方法，实测速度比默认conda源快得多！
下面开始教程。
一、创建虚拟环境并激活
很多大佬建议为pytorch创建一个虚拟环境，这样做的好处是方便我们可以同时使用多个深度学习框架，每个框架对应一个虚拟环境，框架之间互不干扰。
打开anaconda的命令行，即anaconda prompt, 输入以下命令，
conda create -n pytorch-cpu python=3.8
其中pytorch-cpu是虚拟环境的名字，也可以是其他的。然后会是这样：
接下来输入以下命令激活我们刚刚创建的虚拟环境
conda activate pytorch-cpu
二、安装PYTORCH
进入pytorch-cpu这一虚拟环境后，为了加快下载速度，首先输入以下的命令，添加清华镜像源，
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
另外为了保险起见，建议同时添加第三方conda源：
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/
接下来输入如下安装命令，
conda install pytorch torchvision cpuonly
然后会出现如下界面：
在Proceed([y]/n)? 后面输入y，回车，即可开始从清华镜像源下载包，接着等待安装成功就好
三、测试环境是否搭建成功
首先输入python,可以看到输出了python的版本信息，
接下来import torch,输出torch的版本信息，并进行测试，pytorch安装成功
import torch
print(torch.__version__)
四、配置PYCHARM
打开pycharm，新建一个项目，添加新的interpreter，找到新建的pytorch-cpu环境下的python.exe，将其添加到interpreter中，
项目建好后，新建python file，输入以下代码进行测试：
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
x = torch.randn(4,2)
print(x)
这一步的时候，报错：
ImportError:
IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE!
Importing the numpy C-extensions failed. This error can happen formany reasons, often due to issues with your setup or how NumPy wasinstalled.
查了下说是环境变量的问题，加了（也不知道是哪个其作用了）
D:\software\anaconda3\envs\pytorch-cpu
D:\software\anaconda3\envs\pytorch-cpu\Scripts
D:\software\anaconda3\envs\pytorch-cpu\Library\bin
加完还不行，重启下电脑好了。
五、Tips
（1）每次用pytorch时，要先打开Anaconda Prompt，激活我们创建的虚拟环境pytorch-cpu，使用完毕后执行以下命令切换回原来的python环境，
deactivate pytorch-cpu
（2）如果需要删除虚拟环境，则用以下命令来实现，
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
（3）注意使用清华镜像源时安装命令与pytorch官网上给出的命令不同，pytorch官网给的命令是 conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch