一、打开anaconda Prompt
二、搭建虚拟机
因为本人是在Windows环境下安装 Pytorch GPU(Graphics Processing Unit）GPU的运行速度是CPU的指数级，但是Windows环境下不提供GPU版Pytorch 我们通过命令行conda install pytorch其实是安装得到CPU版本的，因此只能先搭建一个虚拟机然后在进行安装，命令行如下：
conda create --name pytorch_gpu python=3.7 本人python版本安装的3.7的其实可以看情况指定
conda activate pytorch_gpu
关闭该环境的话，输入指令
conda deactivate
三、通过清华镜像安装pytorch加快下载速度
进入pytorch下载官网查看下载指令
https://pytorch.org/get-started/locally/
我的conda 下载指令为
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorchx
添加Anaconda的清华镜像
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/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
然后在输入：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1
要把之前的下载指令后的 -c pytorch 去掉不然还是默认下载源头
等待下载完毕。。。
四、进行测试
如果返回True则表示安装成功，False则表示错误
这时候可能是系统的 cuda版本和选择的cuda版本不一致以及驱动器不支持选择的CUDA(Compute Unified Device Architecture)版本，这时候需要查看cuda版本，然后重新下载与cuda 版本一致的pytroch，后者找到NVIDIA更新到你之前下载的版本。
下面是更新NVIDIA版本的办法
笔者之前由于选择10.1的cuda相匹配的pytorch,而自己的显卡是Geforce 940MX 只能匹配9.0版本的CUDA因此只能降级处理
使用命令行如下：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0
之后安装成功截图如下：
