分cpu和GPU版本，因为我的机子有独显，所以我这里装的是GPU版本
1.下载cuda
在命令指示行窗口输入
nvidia-smi
我的机子cuda版本为12.3，算是比较高的那个，但是pytorch官网现阶段只放出了cuda11.8和12.1，建议11.8，因为有的不向下兼容
然后打开这个命令提示行
键入conda create --name pytorch_env python=3.11
后面有几个提示问你创建虚拟环境需要这些包，你输入y并且回车就行
然后等待，提示done
然后告诉你可以通过conda activate yourenvname 来激活虚拟环境，就是安装成功了
我这里第三遍安装的时候有一个问题，就是conda把大小写的文件认为是同一个
但是很明显，我的H盘里只有一个大写的Andaconda，并且激活后还是这个小写的，虚拟环境名称也一样
这我就很疑惑了，后来我在.conda同级的文件.condarc中发现了，我在第二次安装时，anaconda 的路径名是小写，在这个文件后添加导致了错误，你们没有重复安装的经历，应该没有这样的错误
可以键入conda env list查看已经建立的环境
键入 conda list可以查看当前环境下的包，很明显没有pytorch包
下面我们下载pytorch
方法一：
1.打开PyTorch
在你的虚拟环境中键入conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
以下载，下载的很慢，有人不喜欢i-Nongda，所以我用这个热点下载的嘻嘻
方法二：同上述找到.condarc文件的位置，同样用记事本打开，在最上面加上以下内容加上以下内容
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- conda-forge
这样就将清华镜像源加入到了路径中，之后安装包时，搜索渠道会先从该镜像源查找，速度会快很多。可以通过以下命令查看下载渠道和环境安装路径等信息。
键入conda info查询信息
tips
- 此处激活了虚拟环境，python环境是虚拟环境的，和你本机的无关，可以一样也可以不一样
- 此处为镜像源地址，用国内的更快
- 给出了虚拟环境的路径
加入好这些渠道后，就可以用上述命令安装pytorch包了。首先同上述方法在激活的pytorch环境下输入前面的下载命令，但这时候就可以把-c pytorch即其之后的参数部分都删除掉了，即
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8
下载的过程可以看一集甄嬛传（用镜像源的同学肯定不可以），所以还是打开路径下的pkgs文件，你刚才下载的包都在这个路径下
好的我已经下完了，
然后我们在pycharm里面配置一下解释器（其实这里我也把pycharm重新下了一遍，我当时用的22年1月的那个，有点老换个新的）
如果你找不到conda环境解释器，那么点击 file -setting - interpreter，在你对应路径下找到这个.bat文件，加载环境即可
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