1.安装anaconda

（anaconda内置python在内的许多package，所以不用另外下载python）
可以点击下面的清华开源软件镜像站，在官网下载anaconda不如在这下的快
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 镜像站

我下载的是下图这个版本,对应的是3.7，anaconda3代表对应python3

下载过程中基本上都是默认选项

下面这步可以不勾选add anaconda to my PATH environment variable，事后可以再添加

如果有下面这步，记得跳过，我这个版本的anaconda是没有这步的

下面检验一下安装成功了没有，在开始打开anaconda prompt，看到如图所示即成功

2.确认显卡及及时更新（为之后的pytorch安装作准备）

打开任务管理器-性能，查看有GPU还是只有集显

再win+r，运行cmd，输入nvidia-smi后回车

我这里发生如下报错，在环境变量path里面添加C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 即可解决

正常运行得到的

这里需要注意的是，表中的Driver Version需大于396.26，否则就去geforce experience更新显卡吧，我这里更新了最新版。

3.下载pytorch

https://pytorch.org/官网
这里需要注意的是，如果之前第二步查看时有GPU，则CUDA选择10即可，如果选9，之后不好用镜像源下载，速度会很慢；如果只有集显，那么CUDA选择None即可

之后我们复制Run this Command里的安装指令

打开anaconda prompt，输入下列指令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

既然选择了用镜像源下载，那么安装指令的 -c pytorch需删去，也就是：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1

这里我们创建虚拟环境conda create -n your_env_name（这里就是你给虚拟环境取的名字，笔者取名pytorch） python=X.X（笔者选下3.6），之后在里面操作，输入指令conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1，然后y（es）

最后我们检验安装是否成功，先键入python进入python工作环境，然后键入import torch，如果未报错，则pytorch安装成功，之后输入指令torce.cuda.is_available(),如果显示Turn，则GPU可被pytorch使用

4.pycharm配置

打开pycharm，文件-新项目-Pure Python
Location自行选择，Interpreter选择打开你安装anaconda的位置，选择envs/your_env_name(虚拟环境名)/python.exe即可

创建后 在python console处运行再次运行import torch，无报错后运行torch.cuda.is_available(),如果显示Turn,则配置

总结