使用conda安装pytorch首先需要安装anaconda，目前，较新的pytorch版本支持python3.7及以上。
anaconda安装教程如下：
1.cuda下载及安装(可跳过该部分)
1）在安装anaconda后，若使用设备为英伟达系列显卡，需安装CUDA用于pytorch驱动GPU进行运算，下载地址如下：
CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA DeveloperResources CUDA Documentation/Release NotesMacOS Tools Training Sample Code Forums Archive of Previous CUDA Releases FAQ Open Source PackagesSubmit a BugTarball and Zip Archive Deliverableshttps://developer.nvidia.com/cuda-downloads但由于显卡版本及型号有所区别，因此应选择对应的CUDA版本号使用（本篇主要以CUDA11.7版本为例）：
查看本机所支持CUDA的最高版本号：
win+r打开控制台面板，输入nvidia-smi，出现如图所示结果，查看支持最新的CUDA版本号为11.7这里的11.7 指的是可驱动的最高版本。下载CUDA的版本应低于11.7。
CUDA历史版本查看及安装：
2）如上图所示，选择自己使用的计算机的系统版本等相关信息，并点击download进行下载。
3）下载成功后，根据指示进行安装，都选择默认选项即可。
4) 查看安装结果：
控制台输入：
nvcc --version
出现如图所示结果即表明安装成功：
2. pytorch安装
2.1 配置conda镜像源
由于pytorch文件较大，且conda原始下载渠道较为不稳定，因此需要使用其他镜像源进行pytroch的下载及安装，本次使用为清华镜像源。
官网地址如下：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/打开此电脑的C盘，进入用户（或User）文件夹，进入当前账户名对应的文件夹，便会看到.condarc文件。（注：若无此文件夹可在命令行窗口执行一次conda config相关命令便会自动生成。）
用记事本或其他编辑器打开该文件，并粘贴以下内容：
channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https//mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
remote_read_timeout_secs: 1000.0
ssl_verify: false
运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。
2.2 安装pytorch
进入pytorch官网，点击开始进行版本选择：
Start Locally | PyTorchAn open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.https://pytorch.org/get-started/locally/如下图所示，选择符合自己设备的Stable（稳定版）版本，例如本人选择的是windows系统下，通过conda进行安装的python语言版，CUDA11.7版本的Pytorch，选择完毕后将自动生成安装所使用的命令行控制语句，对该语句进行复制，粘贴至cmd终端中运行安装即可（且慢，先往下看！！）：
！！！但直接进行操作大概率会遇到网络错误的相关报错，这里我参考了其他的博客，将-c pytorch去掉了。主要原因是加-c pytorch后还会使用默认的conda镜像源而不是清华镜像源。
原命令：
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia更改后命令：
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c nvidia运行后，将会安装pytorch相关依赖，由于文件比较大，需要一定的时间。
3. 测试pytorch
win+R键打开控制台，并输入python：
继续输入：
import torch
torch.cuda.is_available输出结果：
至此大功告成！！！
参考文献：