首先创建python虚拟环境
conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等)命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。
使用激活虚拟环境
通过下面命令来查看python版本
python --version
通过指令source activate your_env_name(虚拟环境名称)来激活虚拟环境
安装pytorch0.4.1
pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.4.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
pip3 install torchvision
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas
https://blog.csdn.net/weixin_41576121/article/details/80540438
https://pytorch.org/get-started/locally/（pytorch官网）
1、安装Anaconda
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。在官网上下载https://www.anaconda.com/distribution/，因为服务器在国外会很慢，建议从清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载。
2、安装VScode
需要在Anaconda再装VScode,因为Anaconda公司和微软公司的合作，不用在对进行VScode的配置。
3、安装Pytorch
Pytorch是facebook公司发布的著名深度学
conda介绍
首先电脑安装好conda这个网上教程很多在这里就不多赘述。
百度对conda的介绍是这样的：conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。
简单点说：conda就是一个多个Python环境的管理工具。
在conda中我们可以很好地管理多个python环境。例如我的电脑中现在存在TensorFlow，TensorFlow2，pytorch等多个环境。利用conda可以很好地管理这些环境。
conda环境
我们可以找到
经过多次尝试和踩坑，最终博主成功地在 Windows 系统上使用 Conda 安装了 PyTorch。在安装 PyTorch 时，首先尝试使用默认的 Conda 源，因为它通常是最稳定可靠的。如果遇到安装失败的情况，不妨多尝试一些其他的 Conda 源，但也要注意选择官方认可和稳定的源。在安装过程中，耐心等待并仔细阅读错误信息，有助于找到解决问题的线索。总的来说，尽管安装 PyTorch可能会遇到一些困难，但通过不断尝试和学习，我们最终能够克服障碍，顺利完成任务。
1.官网pip安装：https://pytorch.org/
要安装两个包，一个torch，一个torchvision。 根据最后下载的离线文件看，torch包有70MB多，下载总是中断……
2.网太差，决定换国内镜像源：pip安装。
下载的好像很快嘛，但是就是一直报setup.py执行失败，不是很懂什么原因。
3.再试试国内镜像源conda安装吧。
一顿操作之后，还是失败，而且一直出现下面这种情况：
在网上一查：Anaconda：The environment is inconsistent, please check the pa
在Anaconda Navigator中新建一个虚拟环境torch（名称随意）→在Anaconda Prompt中conda activate torch→在pytorch官网下载合
文章目录打开Anaconda Prompt（anaconda3）创建虚拟环境查看环境激活环境安装所需要的pytorch版本打开jupter notebook删除虚拟环境安装多个版本的pytorch
打开Anaconda Prompt（anaconda3）
点击键盘上的win键，找到Anaconda Prompt（anaconda3），单击打开
可以看到此时是base环境
创建虚拟环境
在窗口输入conda create -n env_name python=X.X创建python版本为X.X，名字为en
通过按照以上步骤在Anaconda中创建两个独立的环境并安装所需的软件包，您可以在每个环境中使用独立的Python版本、PyTorch版本和TensorFlow安装。请确保在使用环境时先激活相应的环境。如有其他问题或需要进一步帮助，请随时告知。
安装两个版本的pytorch ,需要安装两个anaconda(anaconda版本和pytorch 没有关系)，本次需要安装pytorch0.2,下载anaconda为：
Anaconda2-5.0.0-Linux-x86_64.sh，下载链接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/an...
根据上图可知，我安装了CUDA 11.3版本，那么可选的cuDNN版本有很多，这里我直接无脑安装了最新版本，也就是cuDNN的8.4.0版本，同样是用清华镜像源来安装。如上图，这一条命令可以满足我的pytorch和cuda之间的对应关系，因此，我们复制它并运行，即可安装Pytorch 1.11.0。系统的CUDA版本决定了系统最高可以支持什么版本的cudatoolkit，它是向下兼容的。提醒：下面的操作也是要在激活虚拟环境的情况下进行的！pytorch的版本也是和CUDA版本有对应关系的。
