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pytorch中虚拟环境的创建非常简单，pytorch环境的配置也不难，其中有许多坑要避免，前面的博客中提到了会专门写一篇关于conda环境的创建，pytorch环境的搭建，这一篇博客就是对应当初提出的问题。
首先打开Anaconda Prompt，打开之后是下面这个样子
注意上面图中的base，表示的是conda自带的python环境，后期我们可能会创建多个环境来适应不同的项目，因此我们需要自己创建一个环境，首先可以使用下面的命令查看cond中所有的虚拟环境
conda env list
前面我已经安装过几个虚拟环境了，所有我查询后我的电脑有三个虚拟环境，初次安装使用的话只有base一个，下面我们就自己创建一个虚拟环境。
conda create -n test python=3.8.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
上述命令的意思是我创建一个名字叫test的虚拟环境，使用的python版本为3.8.5。
安装过程中会出现下面的一些提示
会告诉你即将创建的python版本与安装的一些库，此处属于y即可进入下一步安装。
等待安装完成后，需要使用下面的命令进入到我们刚创建的虚拟环境中进行下面的操作。
activate test
执行完上述命令后，前面就不再是base，而是切换为test，也就是刚刚创建虚拟环境时起的名字
接下来就可以安装pytorch了。安装pytorch需要避一个坑。下面我放上一些镜像网站，在网上也搜得到，这些镜像链接我分为两个组
第一组
创建pytorch torchvision torchaudio用
南京大学镜像: https://mirror.nju.edu.cn/pub/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
阿里巴巴镜像: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
北京外国语大学镜像: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
清华大学镜像: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
第二组
创建cudatoolkit
清华大学镜像: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
北京外国语镜像: https://mirror.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
阿里巴巴镜像: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
在安装pytorch时，需要先确定自己GPU支持 具体操作是打开“NVIDIA控制面板”，选择右下角“系统信息”，查看“组件”
后面的CUDA 11.6.127就是所支持的版本。
在pytorch的官网，我们可以选择安装命令根据自己cuda支持的版本号，对于cuda为11.1的，可以安装11.3，对于cuda为11.6的仍然可以安装11.3我已经测试过，在我电脑上是可行的，支持的。
如果你用官网给的命令进行安装会非常的慢，而且会因为网络波动而导致安装错误，上面我给出了两组镜像网站，就是用来解决这个问题的，直接将-c后面的pytorch替换为我们自己的镜像不可取，因为cudatoolkit让然会用默认的pytorch官网链接进行下载非常的慢，所以我们需要分为两步，第一步先安装cudatoolkit，指定第二组的镜像源，例如
conda install cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
然后再安装pytorch torchvision torchaudio 命令如下
conda install pytorch torchvision torchaudio -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
这样安装非常的快，而且已经亲测，不会出现问题。
