1安装说明

使用Anaconda建立pytorch虚拟环境来安装Pytorch
why anaconda虚拟环境安装pytroch
因为环境中通常需要安装很多软件，例如：我同时在使用tensorflow框架。但是他们所需要的Python的关联模块或版本会有所差异。如果都装在一个环境中难免会引起冲突。所以，选择虚拟环境能很好地避免环境之间的冲突。

2cuda

1. 看下自己显卡配置（最高支持cuda版本）
   

2. 官网下载对应的cuda版本，本人下载cuda9.0
   https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
   
3. 选择电脑对应的版本
   
   下载完后安装即可

4. 配置环境变量，nvcc验证
   
   打开终端 nvcc -V
   
5. 编译cuda
   打开隐藏目录C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0
   
   打开Samples_vs2017.sln,右击解决方案->属性
   
   
   生成解决方案：
   
   报错

严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态
错误 C1189 #error: – unsupported Microsoft Visual Studio version! Only the versions 2012, 2013, 2015 and 2017 are supported! bandwidthTest c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v9.0\include\crt\host_config.h 133

解决参考：

https://www.cnblogs.com/wayne793377164/p/8185404.html
cmd下运行deviceQuery.exe

成功了

3.cudnn

官网 赵对应的版本：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

解压，把对应的三个粘到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

4pytroch安装步骤

1. 打开anaconda prompt
   没什么区别，都能用pip和conda安装包或者创建虚拟环境，但是anaconda promote直接就是在anaconda的安装路径下了，powershell promote应该默认路径是C盘，安装东西需要进入你需要安装的路径才行

2. 建立并切换到工作目录

md \pythonwork
cd \pythonwork

3. 建立pytrocvh anaconda虚拟环境

conda create --name pytorch python=3.6

其中加入最后一项anaconda命令建立虚拟环境时，会同时安装例如Notebook、Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas等数据分析包，用户也可以不加，选择后续安装。
4. 启动pytroch Anaconda虚拟环境

activate pytorch

5. 安装pytorch
   pytroch官网给出了对应的安装代码https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
   

conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch