在windows系统上安装虚拟环境和pytorch 1 下载并安装anaconda
到安装包所在的⽬录，双击安装包
点击Next
点击I Agree
选择你想安装的路径，之后⼀路默认就ok了
配置环境变量：如果你在安装过程中勾选了Add PATH 那个选项，那么你不需要额外配置环境变量，但是如果你没有勾选（默认是不勾选的），那么你需要按照以下标准去配置（路径根据⾃⼰的安装位置变化）
2 安装虚拟环境
直接创建虚拟环境：
#格式：conda create -n 虚拟环境名称 python版本
#⽐如下⾯创建⼀个名字为ai的虚拟环境，指定的python版本是3.8
conda create -n ai python=3.8
激活，切换和退出虚拟环境：
#1 激活虚拟环境
conda activate 虚拟环境名称
# 或者（根据安装完成后的提⽰进⾏选择）：activate 虚拟环境名称
#2 切换虚拟环境
#如果安装了多个虚拟函数，假如此时是在虚拟环境1中，如果切换到虚拟环境2中，那么执⾏执⾏如下命令：conda activate 虚拟环境名称2
#3 退出虚拟环境
conda deactivate
#或者（根据安装完成后的提⽰进⾏选择）： deactivate
进⼊创建的虚拟环境，安装依赖包：
# 1、激活虚拟环境：
conda activate 虚拟环境名称
# 2、安装依赖包：
#⾸先将 放在⽤户家⽬录下，即C:\Users\o，然后执⾏如下语句
pip install -
3 添加镜像源：
另外可以添加Aanaconda国内镜像配置，这样可以加快下载速度
清华TUNA提供了 Anaconda 仓库的镜像，运⾏以下三个命令:
conda config --add channels mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/free/
python默认安装路径
conda config --add channels mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
如果清华源效果不好，可以将其删除，然后添加其它源，⽐如中科⼤镜像源：
#先查看已经安装过的镜像源
conda config --show
#然后删除上⼀步添加的镜像源
conda config --remove-key channels
#最后添加中科⼤的镜像源
conda config --add channels mirrors.ustc.edu/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels mirrors.ustc.edu/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels mirrors.ustc.edu/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels mirrors.ustc.edu/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels mirrors.ustc.edu/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels mirrors.ustc.edu/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes
4 安装pytorch
在安装成功虚拟环境并激活虚拟环境 后便可以安装pytorch
4.1 安装cpu版本的pytorch
4.2 安装gpu版本的pytorch
在安装gpu版本的pytorch前必须先安装CUDA和CuDNN，其中CUDA ，是⼀种由NVIDIA推出的通⽤并⾏计算架构
cudnn：为深度学习计算设计的软件库
安装步骤：
1 . 检 查 p y t o r c h 版 本 所 ⽀ 持 的 c u d a 版 本 ， 下 载 对 应 版 本 的 C U D A
2 . 下 载 C U D A 安 装 包 ， 下 载 对 应 C U D A 版 本 的 c u d n n 安 装 包
3 . 安 装 并 验 证 安 装 成 功
下⾯我们就详细介绍⼀下安装步骤：
步骤⼀：查看主机⽀持的CUDA的最⾼版本
打开NVIDIA控制⾯板-帮助-系统信息-组件。红圈中即CUDA⽀持的版本号:11.1.114，所以只要是CUDA的版本不⾼于该版本即可，⽐如10.2版本也可以。如果显卡此时 ⽀持的CUDA的版本较低可以先更新⼀下显卡驱动
步骤⼆：去Pytorch官⽹查看Pytorch所⽀持的CUDA版本
综上可知，这⾥选择Stable(1.8.1),Windows,Pip,Python,CUDA 11.1。然后系统给出了如下安装命令，只需要将如下命令复制到命令⾏中运⾏即可。注意：这⾥选择的CUDA版本不仅是当前电脑的显卡驱动所⽀持的版本，还要是当前的Pytorch所⽀持的版本，所以这⾥选择的CUDA版本是 11.1
pip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio===0.8.1 -f /whl/torch_stable.html
上述⽅法是在线安装，容易出现超时的错误，所以也可以安装Pytorch离线包：
下载离线包，进⾏安装。

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