本文介绍基于Anaconda环境以及PyCharm软件结合，安装PyTorch深度学习框架教程。
一、anaconda安装
（一）下载
官网下载链接: https://www.anaconda.com/
清华大学开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
选择Anaconda3-2023.03-1-Windows-x86_64.exe（64位）：
（二）安装
- 点击next
- 点击I Agree
- 选择All Users后，点击Next
选择存放该软件的文件夹（尽量不要放在C盘），点击Next
选择将anaconda加入系统变量（第一个方框打勾）
（三）配置环境变量
如果上面未勾选第一个选项，则需要手动配置环境变量。
1. 打开高级系统设置，点击环境变量
2.双击系统变量的Path
3.点击新建，将下面四个路径依次加入到环境变量中
（四）检查安装结果
按下win键+R键弹出运行框，输入cmd，弹出cmd命令行窗口
1.验证anaconda环境是否安装成功：
conda --version
2. 查看anaconda已经安装了哪些包
从开始界面找到anaconda prompt，点击启动
输入以下命令：
conda list
可以看到已经安装了numpy、sympy等常用包。
二、PyTorch安装
（一）创建虚拟环境
1. 打开anaconda prompt，输入以下命令：
conda create -n pytorch python=3.10
通过conda创建一个名为pytorch的虚拟环境，3.9是python的版本，都可以按自己需求改，一定要指定具体 python 版本。
2. 创建成功后，输入以下命令查看安装的所有环境：
conda info --envs
（二）激活虚拟环境
输入以下命令：
conda activate pytorch
当前面从（base）变为（pytorch）时表示此时已经切换到你所创建的pytorch虚拟环境，随后正式进入安装pytorch环节。
（三）安装PyTorch
1. 打开pytorch官网：https://pytorch.org/，点击Get Started
2. 根据官网的提示，选择适合的CUDA版本，并复制command中的命令
3. 打开anaconda prompt命令窗口，进入刚刚所创建的pytorch环境，输入之前复制的命令
这里需要注意的是一定要在（pytorch）这个虚拟环境下运行安装。
（四）安装torchvision
在\Anaconda\Scripts>路径中，打开cmd运行下面命令。
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torchvision
** 三、PyCharm安装**
（一）下载
1. 打开pycharm官网： https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
2. 下载专业版professional
深度学习的数据量一般很大，一般都是挂服务器上运行代码，而pycharm专业版才可以远程开发。3. 下载社区版community
（二）安装
1.点击next
选择安装位置，尽量不要选在C盘
几个选项全部打勾选上
点击install
设置环境变量
（三）激活专业版
- 作为学生或者教师可以免费激活，使用期一年，到期了好像还可以再申请，申请链接： link
2. 直接购买（tb或者官方）
（四）创建PyCharm工程
- 打开PyCharm，点击【new Project】
- new Project
- Create
- 右键，Run 'main'
（五）汉化教程
打开设置，点击‘File’，点击‘Settings’
点击 ‘Plugins’， 输入‘chinese’，选中‘Chinese (Sinplified) Language Pack/中文语言包’，点击‘Install’
四、将PyTorch环境添加到PyCharm的解释器
- 打开设置， file -> Settings -> Project:pythonProject
2.选择python解释器
3.点击添加解释器，选择添加本地解释器
4.选择conda环境，并选择pytorch环境的pytorch.exe解释器
5.点击确定，等待初始化完成后，即可运行相关程序：
from __future__ import print_function
import torch
import numpy as np
x = torch.rangd(5, 3)
print(x)
arr = np.ones((3, 3))
print("arr的数据类型为："+str(arr.dtype))
t = torch.tensor(arr)
print(t)
（一）import torch运行程序
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