一、 安装Anaconda
从官网下载最新版即可 https://www.anaconda.com/products/individual
二、 环境变量测试
如果在cmd无法使用conda命令，那就是你安装好后没有将anaconda配置进环境变量，**安装的时候有个选项，勾选上就会直接配置进环境变量。**不想配置环境变量，也可以在开始菜单，使用下面这个终端来安装环境。
进入cmd
- 查看Anaconda环境是否安装成功，命令：
conda --version - 查看目前安装了哪些环境，命令：
conda info --envs。base是基础环境，也就是电脑(物理机)的环境，其他的envs目录下的环境都是人为创建的，如下图pytorch就是我创建的一个名为pytorch的环境，名字可以随便取。 - 现在我们创建一个名为 pytorch 的环境，这个名字可以随便起的，然后指定 python 版本为 3.8，版本也是看你需求自己来设置的。
conda create --name pytorch python=3.8
三、 安装pytorch
先进入前面创建的 pytorch 环境 ，命令：activate pytorch
使用官网（https://pytorch.org/get-started/locally/）的安装语句进行安装。
pip3 install torch==1.8.2 torchvisinotallow==0.9.2 torchaudio===0.8.2 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cu111 根据需要选择版本和语句。直接复制底下框出来的语句到cmd里就好了，我安装的是GPU的版本，后面有CPU的版本可以选择，Package 我建议使用Pip，安装GPU的版本需要先确认自己的CUDA版本。
这样就安装成功了，稍后我们测试下。
要是安装十分缓慢，建议添加源来加快速度
直接在环境下输入：
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 --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/
conda config --set show_channel_urls yes设置好源后，再使用语句：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1进行安装
如果源出问题，使用下述语句恢复默认源：conda config --remove-key channels
四、查看CUDA版本(此处查看的CUDA版本是你电脑最高支持的CUDA版本，向下兼容)
在命令行直接使用NVCC -V即可查看，网上的查看CUDA的方法好多都花里胡哨的，搞不明白。
附：英伟达的独显也可以使用下面的查看方法
桌面右键，点击NVIDI控制面板
进入左下角系统信息
上面这个就是你的 CUDA 版本
五、测试
这里没有报错，正常可以输入下一行就是没有问题，安装成功了。
PS： 我在网上查了好多，基本上乎上的帖子都是用官网上的 conda 进行安装，我也使用的这个，然后用清华的镜像，折腾了好久。就是不行，不管是官网的还是清华的镜像都超级慢… … 最后都是下载失败，很头疼。最后使用 pip 才安装好的。安装最好早上安装，我发现早上安装下载速度快，你自己可以尝试下。
