安装好Anaconda之后，CPU、GPU配置Pytorch

当然你可以参考那个B站上班的大神
人工智能新手环境搭建指南anaconda+pytorch+pycharm
https://www.bilibili.com/video/BV1Kp4y147Rw?spm_id_from=333.999.0.0
这个是GPU安装但是，只有一个语句是不同的而已罢了。这个UP主讲的非常的细致。

一、打开Anaconda Prompt（Anaconda） Pytorch版本

① (base) C:\Users\197863>conda create -n torch python=3.7
建立一个name为torch环境指定Anaconda中python的版本。
② Proceed([y]/n)?y,进行安装包，位置是你所安装的位置的envs–>torch。

二、使用conda activate torch激活torch的环境

进入环境之后是 (torch) C:\Users\197863>conda list查看已经安装好的包和版本。

三、镜像链接

清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

中科大源：

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes

可以输入conda config --show-source查看下载地址
四、下载包https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
输入
①conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3
②conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2
③conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
④conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
注意：这4个选其中一个即可。其中第三个才是CPU安装的语句，其他3个是需要GPU的（英伟达的才可以，而AMD的是不可以）。

这是由于有的包没有下载下来，说明镜像没有来得及更新，可以按住向上的方向键重新执行上边的语句，会重新下载没有完成的包。
如果有中断的话，这个时候需要重新执行这个命令。
五、指令
返回大厅的指令

conda deactivate

查看当前已经建立的环境指令

conda info -e

说明python和cuda是可以正常使用的。

退出的指令

删除这个环境中的所有的内容

conda remove -n torch --all

六、解决遇到的问题
①如果你的torch.cuda.is_available()执行的结果是false,很有可能是因为你的电脑只有因特尔芯片，没有英伟达导致的，所以这个时候需要重新执行conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch语句即可。只要torch.__version__正常即可。
②如果你使用的IDEA集成环境是这个话，当你首次打开这个PyCharm的时候，应该不能直接进入（base）的虚拟环境，所以按照下图所示进行 *** 作。

将cmd之后的地址复制到如下图所示的地址处，然后重启IDEA集成环境。