1.conda建立虛擬環境pytorch_gpu
conda create -n pytorch_gpu python=3.6
建立虛擬環境還是相對較快的，它會自動為本環境安裝一些基本的庫，等待時間無需很長，成功之後介面如下所示：
2.切換到pytorch環境
使用如下命令，切換到我們剛剛建立好的pytorch虛擬環境，這樣我們避免與其它python環境之間的干擾。
conda activeta pytorch_gpu
切換成功之後就會看到在路徑前邊顯示我們已經進入該虛擬環境。
3.安裝幾個常用庫（也可暫時不安）
conda install pandas jupyter noteboowww.cppcns.comk
4.安裝pytorch
4.1進入官網檢視要**的版本
檢視對應的版本，這裡是官方鏈結：
4.2 根據系 統資訊及cuda版本選擇對應toolkit
這裡最主要的是那個cuda的版本，此處我選擇的是10.1，是因為我的電腦的 cu程式設計客棧da版本資訊就是這樣的。具體的檢視方法可在4.5節查閱。
4.3複製上圖中最後一行**到pytorch環境終端
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
這裡是**過程截圖：
但是在**過程中torchvision以及pytorch沒有**成功，
因為這是去其官網**，**速度很慢，在上圖中我們也可以看出是因為網路錯誤,網路上也有幾種其他的方法，此處我沒去驗證，我還是讓電腦重新**的，等待時間挺長的，但是因為是在晚上**的，一早起來就好了
4.4 驗證pytorch是否安裝成功
此時直接輸入 python，即可成功進入：
而後輸入如下指令，檢視torch是否安裝成功
>>> import torch
>>> x=torch.randn(4,4)
>>> print(x)
正常情況下是出現這個介面的：
驗證完成之後，可以quit()儲存退出。
4.5 如何檢視自己電腦cuda版本
4.5.1 windows如何檢視
nv控制面板–>幫助–>系統資訊
元件–>nvcuda.dll 可以檢視cuda版本
這裡我的顯示是10.1,所以我上邊**的版本也是10.1的，這裡的版本要對應上，否則會出現問題。
4.5.2 linux如何檢視
開啟終端，輸入：nvcc -v
nvcc -v
或者如下方式檢視：
cuda:
cat /usr/local/cuda/version.txt
c程式設計客棧udnn:
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep cudnn_major -a 2
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