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当你深度学习玩多了，可能就体会到conda的方便了。–认知up吧
前言
这篇文章改了一次，因为我之前使用清华源的原因，导致pytorch下载下来是个cpu版本的，深度学习要是没有gpu，你还玩个屁，电脑都撸冒烟了要。
如果你也下载成cpu版本，你可以通过路径，找到具体的pytorch库，然后把相关文件夹都删掉。
我这下面的已经是gpu版本了。
正文
首先，打开Anaconda Prompt
然后输入创建环境的命令
我这里创建一个pytorch的环境名称，使用3.8.2的python版本。因此，输入命令行如下
conda create -n pytorch python=3.8.2
中途可能需要输入y，表示继续安装。
然后你可以使用如下命令，去查看你配置的所有环境
conda env list
可以看到，环境已经有了，我这里的环境都是放到了c盘以外的，如果需要解决环境迁移的，可以看我之前写的这篇文章，因为pytorch这种框架，动辄3个G，放在c盘，可能占用较大内存。
anaconda修改安装的默认环境
接着，你需要激活一下环境，后续才能在这里面安装pytorch框架，否则，关着门，是装不了东西的。
conda activate pytorch
可以看到，此时已经激活pytorch环境了。
首先，pytorch库挺大的，下载慢特别正常。
最重点的是，千万不要去设置清华源，如果使用清华源下载的话，下载下来的pytorch是cpu版本的，后续你有显卡，也发挥不出作用。
然后去pytorch官网上找对应命令，这里大家最好在cmd中输入nvidia-smi查看一下你的cuda版本。
nvidia-smi
官网地址：https://pytorch.org/get-started/locally/#windows-pip
建议使用pip进行下载。
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
这样就安装好了。
使用pip list查看一下库
pip list
注意，你看看这些版本后面有没有带cu的，如果没有，说明你下载的cpu版本的。
需要重新下载gpu版本的。
正确的如下：
以后你就可以去用这个环境，进行深度学习的环境配置了。
pycharm设置
打开pycharm，进行如下设置，注意conda可执行文件，一般是在你下载anaconda下的scripts下的conda.exe
然后你就可以使用之前创建好的环境了。