主要参考这个帖子：Pytorch安装教程+jupyter配置Pytorch环境_jupyter安装pytorch-CSDN博客

大体流程：

step1：前提：安装好anaconda和python3.7
step2：创建Pytorch环境
step3：安装Pytorch包
step4：验证安装成功
step5：在jupyter中配置Pytorch环境。

相对具体：

1、anaconda prompt中，

（base）下输入conda create -n Pytorch python＝3.7，

创建虚拟环境。其中红色为虚拟环境的名称，可以自行修改

2、先cmd中输入“nvidia-smi”，查看cuda版本，根据版本在pytorch官网查找对应的pytorch包下载代码。

输入conda activate Pytorch。进入Pytorch环境，输入之前找到的代码，开始下载pytorch包

3、验证是否安装成功

输入python
输入import torch
输入torch.cuda.is_available() ，如果结果是True则成功

这里假如import torch显示找不到，先conda list查看是不是已经下载下来了torch包，通常下载下来了，就不再重复下载，转而考虑python环境问题。

考虑到下面流程，有两个需要考虑的点：1、python版本 2、numpy等包的版本

可以在Pytorch环境里下载python 3.8版本，可能是由于下面一个代码报错给出的提示里>=3.8,总之亲测可以。如果后面报numpy的错，就pip install numpy=1.18，亲测可用

4、

jupyter中配置Pytorch环境
第一步：
在anaconda prompt的（base）环境下，输入conda install nb_conda
第二步：
在（Pytorch）环境下，输入conda install ipykernel
第三步：
在（Pytorch）环境下，输入python -m ipykernel install --user --name pytorch(虚拟环境名称) --display-name “Pytorch”

第四步：
jupyter notebook，创建一个Pytorch的文件
如果显示空心圆，则配置成功。

jupyter中检测小代码这里给一个：

代码输入输出都在图片里。

float_32_tensor=torch.tensor([3.0,6.0,9.0],dtype=torch.float32,device="cuda",requires_grad=False)

一些小技巧：

1、ctrl+z 回车可以退出一些界面，比如第三步输入python后想退出。

2、conda activate Pytorch进入Pytorch环境，

conda deactivate退出Pytorch环境。