目录：
Python安装
 PyCharm安装
 Anaconda3安装
 PyTorch及CUDA安装

Python安装

在Python官网下载页选择合适的版本下载安装包

注意：
安装记得勾选 Add Python 3.7 to PATH
安装路径中尽量不要出现中文字符及空格
如果忘记勾选请百度Python环境变量进行手动配置

如果成功安装，在命令提示符中输入python会有以下结果
在这里插入图片描述

PyCharm安装

下载地址：PyCharm，选择适合自己系统的版本进行下载安装
在这里插入图片描述

注意：
安装路径中不要出现中文字符及空格

激活：

支持正版！（官网购买）
支持正版。（.edu邮箱注册，有效期应该是三年）
支持正版…（自行百度其他你们喜欢的方法吧）

Anaconda3安装

下载地址：Anaconda3，选择适合自己的版本进行下载
在这里插入图片描述
安装过程：

使用用户范围：

安装路径：

注意：
安装路径中不要出现中文字符及空格

在这里插入图片描述

添加环境变量：
此处记得勾选这两处
忘记勾选这两项的可以在Path环境变量里添加一下（百度）

在这里插入图片描述
到此，Anaconda3已经完成安装了。如果你不能访问外网，那么推荐你为Anaconda添加清华源，点击查看方法

PyTorch及CUDA安装

首先确定系统是否支持CUDA
打开NVIDIA控制面板，依次进入帮助——系统信息——组件

在这里插入图片描述

如果可以看到如上图的NVIDIA CUDA driver，说明设备支持CUDA
支持CUDA的设备可以安装GPU版本的PyTorch，
安装方法戳这里
不支持CUDA的可以安装CPU版本的PyTorch，
安装方法戳这里

CPU版本PyTorch安装

首先打开PyTorch官网，根据自己设备及系统的情况选择，其中CUDA栏选择None，并记下下面提供的安装命令。
这里使用的是conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
点击回到下文
在这里插入图片描述
在命令提示符或Anaconda Prompt中执行该命令，输入y即开始安装。

注：
此步骤可能需要搬梯子或者使用清华源…
点击查看添加清华源的方法
同时也要注意，如果添加了清华源，那么安装命令应该去掉末尾的-c pytorch

在这里插入图片描述
测试（Python命令）：

注：
由于本人安装的GPU版本，所以此处并未提供截图
import torch
torch.__version__
import torchvision
torchvision.__version__

GPU版本PyTorch安装

CUDA安装

首先打开PyTorch官网，根据自己设备及系统的情况选择，
这里提供了CUDA的9.2版本及10.1版本的支持，选择其中一个记下来，并记下下面给出的安装命令。
这里使用的是conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
在这里插入图片描述
根据刚刚选择的CUDA，下载对应版本的CUDA Toolkit，下面提供了最近几个版本的链接：
CUDA Toolkit 10.2
CUDA Toolkit 10.1 update2
CUDA Toolkit 10.1 update1
CUDA Toolkit 10.1
CUDA Toolkit 10.0
CUDA Toolkit 9.2
CUDA Toolkit 9.1
CUDA Toolkit 9
根据系统进行选择及下载安装：
其中，Installer Type选择exe(local)
在这里插入图片描述

PyTorch安装

安装好CUDA后，开始安装PyTorch
打开命令提示符工具或Anaconda Prompt，执行上文提到的安装命令。
这里使用的是conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

注：
此步骤可能需要搬梯子或者使用清华源…
点击查看添加清华源的方法
同时也要注意，如果添加了清华源，那么安装命令应该去掉末尾的-c pytorch

图片里有几个包是已经下好了的
如果第一次安装应该是列出的几个包全要下载
另外，如果此处有报错，戳这里

在这里插入图片描述
输入y开始下载安装，等待安装完成。

安装完成后再次输入安装命令提示如下：

测试安装是否成功：

Python

import torch
torch.__version__
torch.cuda.is_available()

在这里插入图片描述

命令提示符或Anaconda Prompt：nvcc -V

cuDNN 安装

cuDNN是英伟达提供的加速库，安装cuDNN需要注册一个英伟达账号
打开英伟达官网，根据自己的CUDA版本及系统版本对应选择下载
在这里插入图片描述
下载好后得到一个压缩包，解压后，将.h 、.lib和.dll文件分别拷贝到cuda的include, lib/x64, bin 文件夹下（目录对应覆盖）即可。
最后，在系统的环境变量path中添加C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64（该路径为CUDA安装路径，根据自己情况修改，此为默认路径）
测试：

import torch
t = torch.tensor(1.)
t.cuda()
from torch.backends import cudnn
cudnn.is_available()
cudnn.is_acceptable(t.cuda())

在这里插入图片描述

Anaconda添加清华源

运行以下命令，将清华镜像添加至Anaconda仓库中

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

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/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/

关于一些报错

Anaconda下载和更新时可能报如下错误

 active environment : None
       user config file : C:\Users\UserName\.condarc
 populated config files : C:\Users\UserName\.condarc
          conda version : 4.5.4
    conda-build version : 3.10.5
         python version : 3.6.5.final.0
       base environment : C:\Users\UserName\Anaconda3  (writable)
           channel URLs : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/win-64
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/noarch
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/win-64
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/noarch
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/noarch
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/free/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/free/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch
          package cache : C:\Users\UserName\Anaconda3\pkgs
                          C:\Users\UserName\AppData\Local\conda\conda\pkgs
       envs directories : C:\Users\UserName\Anaconda3\envs
                          C:\Users\UserName\AppData\Local\conda\conda\envs
                          C:\Users\UserName\.conda\envs
               platform : win-64
             user-agent : conda/4.5.4 requests/2.18.4 CPython/3.7.4 Windows/10 Windows/10.0.16299
          administrator : False
             netrc file : None
           offline mode : False

这可能是防火墙问题，可以试试使用命令conda config --set ssl_verify false看能否解决。
如果还是报错，请更换网络或搬梯子。