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一、前期准备
1. 确定电脑支持GPU
2. 确认Anaconda已安装
3. 查看电脑所支持的CUDA最高版本
二、pytorch安装
1. 在Anaconda下创建一个新环境
2. 安装pytorch
三、PyCharm调用pytorch
四、报错解决方案汇总
一、前期准备
1. 确定电脑支持GPU
方法一：在任务栏空白处右击选择“任务管理器”，再选择“性能”就可以查看是否有GPU（要英伟达的）。
方法二：在开始中搜索“设备管理器” ，再选择“显示适配器”即可查看是否有英伟达显卡。
2. 确认Anaconda已安装
可以从官网下载安装，这里不多做赘述，参考菜鸟1号！！博主的博客应该都可以解决：
3. 查看电脑所支持的CUDA最高版本
win+R打开命令提示符窗口，输入指令：
nvidia-smi
如下图所示，可以看到驱动版本以及支持的CUDA版本。
（我自己这里支持的最高CUDA版本是12.1，目前pytorch官网的CUDA版本最高支持11.8，这也就是说在pytorch安装时，我可以选择任意版本的CUDA。）
注意：如果输入指令后报错，显示“不是内部或外部命令”的话，说明NVIDIA的可执行程序没有添加到环境变量中，解决方法如下：
- 方法一：找到“nvidia-smi”的所在位置，一般在C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI这个路径中，在命令提示符中输入指令：
cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
进入到该路径下再输入nvidia-smi即可。
- 方法二：在开始中搜索“查看高级系统设置”，点击“环境变量”，在“系统变量”中找到“Path”双击编辑环境变量，点击“新建”，添加C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSM这个路径，一直点“确定”即可。最后在命令提示符下输入nvidia-smi就可以看到显卡信息。
二、pytorch安装
1. 在Anaconda下创建一个新环境
进入到Anaconda Prompt中，界面如下图所示：
输入如下指令创建新环境（新环境名为了方便，我这定义的是“pytorch”，当然可以定义成别的），python版本为设置为Anaconda对应的python版本（例如我的Anaconda对应的是python3.9）
conda create -n pytorch python=3.9
输入如下指令，激活新环境：
conda avtivate pytorch # 如果之前定义的环境名不为“pytorch”，要修改对应的环境名
激活后可以看到之前的（base）变为了（pytorch）：
2. 安装pytorch
- （1）进入pytorch官网，按下图选择对应版本（其中CUDA版本不能高于自己电脑支持的最高CUDA版本，例如我这里选择的是CUDA11.7），复制下载命令：
一个小提示：关于CUDA版本，其实在官网能找到11.7版本之前对应版本的下载命令，但我自己在之后的安装出了很多问题，所以为了减少出错的风险，如果没有办法安装CUDA11.7或11.8，建议先去升级一下英伟达显卡驱动（不是强制的，只是建议，如果不需要可以跳过该步骤）。
升级方法如下图所示，先进入到NVIDIA 驱动程序下载页面，根据自己电脑的显卡型号选择产品类型、系列（笔记本电脑的话要选带Notebooks的）、家族和操作系统之类的，点击“搜索”进行下载安装：
- （2）如下图所示，复制好下载命令后粘贴到Anaconda Prompt中（新环境下）点击回车即可安装！
安装结束后可以通过pip list查看已经安装的包，可以看到torch已经安装成功。
进入到python中，import torch并输入torch.cuda.is_available()，如果不报错且显示True就说明安装成功了！
三、PyCharm调用pytorch
在PyCharm中新建一个项目（Project），解释器选择之前创建好的新环境下的python.exe（创建的新环境的路径就是在安装的anaconda下的envs中）
四、报错解决方案汇总
- 首先参考了该博文对Anaconda的下载源进行了重新设置：
打开”C:\用户 \你的用户名“（不管Anaconda安装在哪个盘）中的.condarc文件，文件内容设置为如下内容：
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
show_channel_urls: true
ssl_verify: true
- 如果报错内容如下图所示，则根据报错提示删除对应路径下的对应包，最后再粘贴pytorch下载命令进行安装：
如果还是报错，还是先删除对应包，输入如下命令安装cudnn包，最后再粘贴pytorch下载命令进行安装：
conda install cudnn- 因为pytorch下载命令是从官网进行下载，所以速度可能很慢，出现Downloaded bytes did not match Content-Length这类报错：
解决方法就是复制url地址，直接在网页下载该压缩包，下载成功后在Anaconda Prompt（新环境下）下进入到压缩包所在地址使用如下命令进行压缩包安装，最后再粘贴pytorch下载命令进行安装：
conda install --offline pytorch-2.0.0-py3.9_cuda11.7_cudnn8_0.tar.bz2 # 此处包的名字要和下载压缩包的名字一样
