更加详细的安装教程视频可以看PyTorch编程环境的搭建
1. 安装conda
首先前往官网安装conda
选择合适的python版本安装，我这里选择python3.7的conda
下载完成后双击安装包，按照流程安装。
安装完毕后在终端输入命令行检测是否安装成果
conda
如下图所示即安装成功
安装成功
2. 安装虚拟环境及相应依赖包
deeplearning： 自定义的虚拟环境
numpy： python数值计算包
matplotlib: 支持python画图
pandas ： 数据软件包
jupyter notebook: 集成开发环境，可直接本地起服务调试python代码
conda create -n deeplearning python=3.7 numpy matplotlib pandas jupyter notebook
下面的命令进入我们的虚拟环境
source activate deeplearning
activate deeplearning
可以看到命令行开头由locahost变成了deeplearning
以下是几个常用的操作虚拟环境的命令
推出虚拟环境
source deactivate
查看本机所有（由conda安装的）虚拟环境
condalist# 或者conda info-e
删除虚拟环境
condaremove-nyour_env_name(虚拟环境名称)--all
退出虚拟环境
source deactivate
deactivate deeplearning
3. 安装pytorch
去pytorch官网，如下图，选择你需要的环境，会根据你的选择，在下方出现相应的安装命令。
image.png
复制命令，输入到你的终端。我生成的命令如下。其中的torchvision是一个pytorch中的支持计算机视觉的软件包
conda install pytorch torchvision-c pytorch
安装完成
这样就安装完成
4. jupyter notebook环境
jupyter notebook是一个非常方便的python调试和开发工具，在本地编程并模拟服务器环境调试，是机器学习等领域必不可少的软件包。刚刚我在安装环境的时候，已经顺手安装上了
在命令行输入。启动jupyter notebook
jupyter notebook
这时候自动启动本地服务器，界面来到了当前执行命令行的文件夹
image.png
它可以运行后缀为ipynb的文件
它优势是可以局部调试。在编辑器中输入import torch，按ctrl / command + 回车自动运行。
image.png
如果没有报错，说明pytorch安装成功
conda命令：
conda list xxx 查看已经安装的版本号
conda search xxx 搜索可用的版本号
conda install xxx=xxx 安装某版本号的包
