一、环境隔离

创建一个pytorch环境

conda create -n pytorch python=3.10

常用的环境指令

conda info -e  //查看已有环境
conda create -n env_name Python=3.x  //创建新的 Python 环境 
conda activate env_name  //进入已有的 Python 环境
conda deactivate  //退出当前的 Python 环境
conda remove -n env_name --all  //删除 Python 环境

二、pytorch安装

1、进入pytorch官网（PyTorchPyTorchPyTorch）

2、按win+R后，输入cmd，在出现界面输入“nvidia-smi”，查询自己电脑显卡的 CUDA 版本（看CUDA Version）

3、在pytorch官网的Compute Platform选项中，选择低于自己显卡的 CUDA 版本。若没有更低的版本，点击Previous versions of PyTorch，查看以前的版本进行选择。

4、复制Run this Command中的内容

5、打开anaconda prompt，进入pytorch环境，粘贴复制内容，等待安装完成

三、检验安装

检验 Pytorch 是否安装成功，是否能成功调用显卡：

1、输入“Python”，并按回车，进入 Python 环境。

2、输入“import torch”，并按回车，若无报错，说明 Pytorch 安装成功。

3、输入“torch.cuda.is_available()”，并按回车，若显示“True”，说明可调用显卡。

四、在pytorch环境中安装jupyter notebook

进入pytorch环境安装包

conda install nb_conda

如果安装失败，运行以下代码

conda install nb_conda_kernels