1.安装Anaconda
2.创建环境
conda create --name pytorch python=3.6
这里的 pytorch 是虚拟环境的名称，可随意取
激活环境pytorch
activate pytorch
3.安装pytorch
设置清华的下载源
否则可能出现下载慢的情况，编辑C:\Users[你的用户名]\.condarc文件，替换为以下内容
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
安装pytroch
image.png
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
4.安装cudatoolkit
我们选择好Windows版本，然后选择网络安装或者本地安装都可以，然后点击下载安装
image.png
5.验证
为了确保pytorch安装正确，我们可以运行示例pytorch代码来验证安装。这里我们将构造一个随机初始化的张量。
首先在命令行输入:
python
接下来输入以下代码:
from __future__ import print_function
import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
输出大概是这样的:
tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],
[0.8337, 0.9050, 0.2650],
[0.2979, 0.7141, 0.9069],
[0.1449, 0.1132, 0.1375],
[0.4675, 0.3947, 0.1426]])
此外，要检查Pytorch是否启用了GPU驱动程序和CUDA并可访问，请运行以下命令以返回CUDA驱动程序是否已启用
import torch
torch.cuda.is_available()
输出是True代表已启用
