本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。
1、安装Anaconda
下载链接www.anaconda.com/
or
直接安装 (默认安装即可)
2、创建虚拟环境
（安装中会有提示 输入y即可）
2.1 开始菜单打开Anaconda Prompt
2.2 创建pytorch1.6名称的环境
conda create -n pytorch1.6 python=3.6
(pytorch1.6为环境名,非必要不替换，python版本为3.6）
- 输入 activate pytorch1.6 可进入虚拟环境
- 输入 conda deactivate 可退出虚拟环境
3、在创建的虚拟环境中安装pytorch
pytorch各版本下载链接
本次实验采用cuda10.2 && pytorch1.6.0 && torchvision0.7.0
cu102代表cuda10.2，linux和win代表不同的系统
- 如果电脑不是N卡，则下载cpu版本的pytorch1.6；
- 如果电脑是N卡，但没安装CUDA，则需自行去CUDA官网下载安装，同时安装对应版本的cudnn；参考文献
- 如果电脑CUDA版本不是10.2，则下载对应CUDA版本的pytorch1.6；
3.1 操作
3.1.1 打开Anaconda Prompt 输入 activate pytorch1.6 回车 进入pytorch1.6虚拟环境
3.1.2 将两个文件移动到默认路径中
3.1.3 . 输入pip install 文件名，回车
pip install torch-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
4、测试pytorch是否安装成功
在虚拟环境下，输入 python ，进入python编译环境
import torch
import torchvision
print(torch.cuda.is_available()) /* True */
文件太大,有需要的加V wyy7293 备注 pytorch
深度学习需要用到的几个东西：
显卡(集成显卡或独立显卡，GPU可以大大的减轻CPU的负担，独显推荐使用NVIDIA显卡)
驱动(通常都已经装好了)
cuda(是NVIDIA显卡独有的一套指令集，相当于驱动程序的扩展包)
anaconda(环境管理软件)
pytorch/tensorflow(人工智能的代码框架体系，相当于两个包)
