参考PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!)【小土堆】
安装anaconda
官网  视频中所用python版本为3.6,因此需要到anaconda历史版本中找到适配相应版本的安装包  对应地址
 文件地址可以自己设置,其余选项默认即可     
显卡准备
查看显卡驱动是否正确安装了 打开任务管理器  如果能显示显卡型号则说明显卡驱动已经正确安装了 如果没有则需要去官网下载 
管理环境
conda create -n pytorch python=3.6 创建专门的虚拟环境  conda activate pytorch 进入pytorch环境 pip list 查看安装的库
安装pytorch
nvidia-smi 查看驱动版本  检查驱动版本Driver Version 是否大于396.2 如果版本数小于要求,则可以进入英伟达驱动官网,选择适合自己电脑的驱动程序然后下载更新 
在下载pytorch前先进行换源 anaconda 的清华镜像帮助 
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/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64
用conda config --show channels 检查已经加入的channels 
进入pytorch官网  -c pytorch 为强制使用pytorch官网安装,因此只需要执行conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3
如果还是很慢可以考虑用pip加清华源进行安装pip install torch -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
测试
输入python 进入python环境 输入import torch 导入torch库,同时下一行也出现>>> 说明pytorch安装成功  输入torch.cuda.is_available() 返回为True 说明GPU可以使用 
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