anaconda+pytorch,pytorch配置anaconda环境
在Windows下用Anaconda3安装PyTorch环境(详细教程)简介Anaconda3下载，安装，改源码创建conda环境，查看CUDA版本。进入PyTorch官网查看下载命令提示窗口安装下载错误。安装cuDNN测试安装效果的解决方案。
介绍
本文在Windows S10下，在Anaconda3中安装了PyTorch1.7.0版本的GPU(需要NVIDIA显卡)。具体包括下载安装Anaconda3，更换镜像源，创建Python3.7环境，根据CUDA版本安装PyTorch和各种包，给出常见错误问题和解决方法，安装cuDNN，测试安装效果。
Anaconda3下载、安装和源代码更改。我们从清华镜源网站下载Anaconda3会更快。清华镜像源码网站然后从上到下拉下来就是更新的版本了。我们在此安装此版本：
下载后按照这个博客安装。请小心检查这个环境变量，否则以后您将不得不手动添加它。
安装Anaconda3后，根据这篇博客中的操作更改图像源。可以选择清华，中科大，交上去。condarc文件。可以自己换源码，用哪个快就用哪个，因为国内网速下载库会比较慢。在这里，我选择上交来源：
创建conda环境并查看CUDA版本，然后在Start-Anaconda 3 (64位)-Anaconda提示符下打开终端，根据以下命令创建Python环境
Conda create -n pytorch python=3.7这里我们把环境命名为pytorch，可以根据自己的需要命名。后面的3.7是python版本，3.8也可以安装。
然后使用以下命令进入pytorch环境
然后，CondActivate Pytorch会查看自己版本的NVIDIA显卡CUDA驱动程序。在NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-组件中可以看到我们的CUDA版本是10.2，所以安装CUDA时只能安装这个版本型号及以下。
进入PyTorch官网查看下载命令，进入PyTorch官网后点击首页安装。
进入如下界面，或者点击链接直接进入。
正如您所看到的，我们的版本号已经在这里标识出来了，我们可以检查一下CUDA版本是否对应。稳定稳定版一般安装在这里，我们用Conda命令安装。
提示窗口安装，然后进入刚才的提示窗口。在名为pytorch的环境中，输入以下命令，对应官网给出的安装命令：
a cond install py torch vision torch audio cuda toolkit=10.2-c py torch那么我们可以看到我们已经在使用国内的镜像源码进行下载了，通常包括以下几个包：
单击Y下载并安装。
下载错误的解决方法有时候自己电脑的网速或者镜像源网站的网速不稳定，下载pytoch、Cuda Toolkit、MKL安装包都会卡。不建议再下载几次。在这里，你可以通过迅雷软件离线下载这些安装包，然后进行安装。操作如下所示：
第一次使用install命令安装软件包时，当第二次输入相同的install命令时，将只安装以前不成功的软件包。根据上图中的url(这里我们用sjtu提交源码)，复制下载不成功的包的下载链接，粘贴到迅雷新任务中进行下载。一般都是下载很快。
然后点击右边的下载链接在迅雷复制，或者右击下载文件查看复制下载链接。
将下载的包(通常是tar.bz2后缀)移动到Anaconda3 -pkgs文件夹的安装目录下。
发生替换操作时，选择替换目标中的文件。
然后在pkgs文件中打开一个以url命名的txt文本文件，将之前复制的下载链接复制到这个txt中。
上面pytoch包的链接是下面的格式，然后保存文本文件。
然后进入提示窗口，笑点低的香菇继续输入之前的安装命令。可以看到pytorch包已经安装好了，后面出现其他大容量包下载错误。这种方法可以解决下载问题。
安装cuDNN。最后，我们在提示窗口中输入以下命令，在pytorch环境中安装cudnn7.6。这里cudnn版本需要对应相应的cuda版本。你可以
A condinstall cudnn=7.6测试安装效果。安装完成后，在我们创建的名为pytorch的环境中输入python。然后，如图所示的成功操作表明我们已经成功安装了这个pytorch环境。这个pytorch环境可以在本地添加，并在集成开发环境PyCharm的settings -python解释器中调用。
我们的pytorch环境安装在Anaconda3安装目录的envs文件夹中。
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