利用Anaconda配置pytorch。
一，配置cuda以及cudnn（gpu加速）
（如果不没有nvidia显卡的话，只能用CPU，可忽略这一步）
在官网上下载好cuda以及cudnn后，开始配置cuda环境。
二，安装Anaconda
2.1 在官网下载并安装 Anaconda。
开始菜单中打开Anaconda中的Anaconda Prompt，出现（base），即安装成功，如下：
（配置失败请见文章末尾踩坑记录）
2.2 配置环境
安装成功后，停留在上面 Anaconda Prompt 页面上，输入
conda create -n pytorch python=3.8再接着输入y。将所需要的包安装完。
接着，我们输入：
conda activate pytorch可以看到
最左边的base，变成了pytorch。就进入了pytorch的编译环境。
2.3 pytorch的安装
在 pytorch官网的对应部分选择我们对应的环境。
Pytorch Build：一般选择Stable（稳定版）。
Your OS：PC的操作系统。
Package：我们是在anaconda上安装，所以选Conda。
Language：选择Python。
Compute Platform：这里我们要根据我们在步骤一中配置的cuda的版本来选择。
win+r，输入cmd调出命令行窗口。输入
nvcc -V
nvidia-smi都可查看当前cuda版本。
在最下面一行（Run this Command）后复制对应的命令。
对于上图即：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge完成之后，我们在Anaconda Powershell prompt 窗口中复制上述命令。
再接着输入y。等待即可安装成功。
（速度慢、失败见踩坑记录）
2.4 验证环境安装
关闭Anaconda Powershell prompt，再重新打开，再次通过命令conda activate pytorch 进入pytorch环境。
依次输入：
python
import torch
torch.cuda.is_available()
可见，返回Ture，说明cuda安装成功，否则pytorch只能用cpu运行。
三，踩坑记录
3.1 上文2.1部分踩坑
这里如果产生类似报错：
请检查系统环境变量中，Path路径。所有的变量必须分条写，不能用“；”写在一条里。
3.2 上文2.3中遇到的安装失败、速度太慢等问题。
（1）看了很多博客建议用清华镜像，但是我试了很多遍都失败了。第一次很快的安装上了CPU版本的，导致电脑重装从头再来。这里还是建议就在官网下载，我是晚上放着，早上起来就装好了。多试几次。
（2） 安装的时候不要挂VPN，必然失败，或者报错。我因为这个浪费了一个下午。
（3）更新conda 命令。
3.3 torch.cuda.is_available()返回false可能的原因
（1）检查是否有GPU。
（2）检查CUDA以及CUDNN环境、系统Path变量配置。
（3）检查显卡驱动是不是最新的。
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