一，版本说明

（1）， Anaconda： 基于Python3.7版本

（2），PyTorch：官网1.4版本（GPU）

（3），CUDA： CUDA10.2 （注：官方最新版本只支持到10.1版本，但本机10.2版本可用。稳定性未知。最好安装10.1版本)

二，Anaconda虚拟环境安装

1，创建Anaconda虚拟环境

在默认位置创建虚拟环境，一般在Anaconda安装路径中的envs目录下

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conda create -n 虚拟环境名称（最好全英文） python=3.7(可以换成自己需要的版本)

在指定位置新建文件夹创建虚拟环境

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conda create --prefix=新建好的安装路径 python=3.7(可以换成自己需要的版本)

2， 进入创建好的虚拟环境

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conda activate 虚拟环境安装路径

进入成功后你会发现在命令输入光标前会出现你虚拟环境的名称，如下图

虚拟环境

3，退出已经进入的虚拟环境

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conda deactivate 
## 注意，要在虚拟环境下使用

三，在虚拟环境中安装PyTorch1.4

以本机环境为例，官网提供了相应的安装方式

官网截图

所以，在虚拟环境中输入以下命令

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conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

需要注意的是，命令最后的“-c pytorch”是制定从pytorch官网下载，不过国内访问pytorch容易被墙。可以考虑使用清华镜像源下载.

解决方式：

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# 添加Anaconda的清华镜像
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/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
# 设置搜索时显示通道地址
config --set show_channel_urls yes

然后使用以下命令安装（去掉-c pytorch）

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conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

四，测试安装结果

1，测试是否安装成功PyToch

在虚拟环境中进入python

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python

在其中依次输入以下命令：

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

得到如下结果证明安装成功

测试安装成功

2，进一步测试是否使用了GPU

在python中输入下面命令：

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import torch
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3,3).cuda())

会得到以下结果：

结果