一、判斷是否有Nvidia(英偉達顯示卡)
下面我以我的臺式電腦windows10系統為例
第一步：右鍵開始選單，在彈出選項中選擇工作管理員
這臺是有GPU的
首先點效能選項，然後點GPU。在右上方會顯示GPU名稱，只有帶NVIDIA的英偉達顯示卡的電腦才能安裝GPU版本，否則其他的就只能安裝CPU版本。我會寫兩部分，各位根據自己的電腦選擇觀看就好
2.1 安裝Anaconda
首先去官網下載Anaconda。
點選download，下載的就是最新版本的，但儘量使用歷史版本，可以在清華映象站中下載https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
下載完成後，直接執行下步就行
注意到路徑這塊，最好是全英文。
接下來根據個人喜好勾選，可以不用管直接下一步安裝好就行。
那怎麼驗證是否安裝好了呢？
在開始選單下，找到帶有綠色圖示的Anaconda,點選就可以開啟Anaconda的圖形化介面
點選環境，看到base（root），這個就是預設的一個虛擬環境，代表我們安裝成功了。
2.2 建立虛擬環境
為什麼需要學會這個呢？其實剛剛安裝好Anaconda會自帶一個基礎環境。但是我們後續的專案每一個需要的安裝包不同，為了避免衝突，所以我們可以為每一個專案配置一個虛擬環境，這樣就不相互打擾了。
上面是Anaconda命令視窗的位置。
conda env list
輸入上面的命令就可以檢視當前有多少虛擬環境。
利用 conda create 指令建立新的虛擬環境
conda create –n 虛擬環境名字 python=版本
我這裡選擇conda create –n pytorch_learning python=3.9
名字和版本都可以自己選，這也是anaconda的版本控制的作用
接下來會給該環境下載python3.9以及基本要用到包，然後會出現詢問輸入y就行，然後就是等待安裝。
這裡建立的虛擬環境只是一個容器，真正的pytorch還得繼續在容器裡下載
開始是在base環境中
然後進入剛剛建立的環境中使用conda activate命令進入
conda activate 虛擬環境名字
conda activate pytorch_learning
會出現如下圖
3.3 CUDA的準備工作
進入官網選擇適合自己顯示卡的驅動，可以在nvidia控制皮膚中檢視。
然後檢視適用的CUDA
也可以用win+r，輸入cmd，再輸入下面的命令檢視
nvidia-smi
我的CUDA Driver版本就是12.3，表示的是驅動所能支援的最大執行API版本就是12.3。我如果要安裝CUDA Runtime Version（執行版本），要保證CUDA Driver 版本 >= CUDA Runtime 版本，也就是12.3及以前的。
3.4 安裝pytorch
等等，安裝前這裡還有一個問題，因為我們的安裝指令都是從國外的通道下載，下載速度會非常慢。
所以我們想要下載快還是得用國內的映象地址。
conda config --show
輸入上面的指令可以檢視我們的通道地址
現在我們的環境中通道是defaults，也就是說它會從國外給我下載包。
也可以透過下面的指令看到
conda config --get
下面是一些映象地址
映象名 用於建立環境映象地址
清華映象 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
北京外國語大學映象 https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
阿里巴巴映象 http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
新增通道命令
conda config --add channels 通道地址
# 新增清華源的pytorch
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
那麼如何驗證是否加上呢？
還是用上面的get指令
這裡也會標註，優先使用我們新加上的通道，如果新通道沒有，再使用預設通道去找。
萬一你想刪除剛剛的通道怎麼辦呢？如下
conda config --remove channels 通道地址
關於加通道地址這塊，推薦是下載時可以指定安裝通道，而不是直接去改配置檔案，這樣出現bug的機率比較小。不推薦直接去改配置檔案這種方法。
安裝pytorch前一定想清楚一個問題，想把pytorch安裝到那個環境裡。
進入pytorch官網
3.4.1 conda安裝法
先開啟官網
但最新的還是不用，就去以前的版本找。
大家根據自己的環境需求找，我最後選擇這個CUDA為11.3的版本。如果網路還可以，就用官網的下載就行。
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
這裡也可以用映象下載，就把-c pytorch刪除就行
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3
下面介紹另一種更為推薦的映象下載。
因為cudatoolkit下載很慢，所以也單獨指定一個映象
Conda install cudatoolkit=版本 –c 映象地址
映象名 用於建立環境映象地址 - cudatoolkit
清華映象 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
北京外國語大學映象 https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
阿里巴巴映象 http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
第二步：
conda install pytorch torchvision torchaudio -c 映象地址
映象名 映象地址 – pytorch, torchvision, torchaudio
清華映象 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
北京外國語大學映象 https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
阿里巴巴映象 http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
南京大學映象 https://mirror.nju.edu.cn/pub/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
這樣後續就好了。
3.4.2 pip安裝法（推薦）
進入pytorch官網
如果你的電腦可以裝CUDA11.7或者11.8就直接貼上複製到anaconda視窗，不行就像上面去以前的版本找。
然後複製到anaconda prompt的pytorch_learning環境裡輸入
3.5 安裝完pytorch之後，驗證pytorch是否安裝成功
先進入對應的虛擬環境（你安裝Pytorch的虛擬環境）
conda activate 虛擬環境名
輸入pip list或者conda list，看有沒有pytorch或者torch
比如我這裡就是pytorch
然後輸入python進入python編輯器
輸入import torch，無返回就說明可以正常匯入torch包，pytorch安裝成功。
輸入 torch.cuda.is_available()，這個命令是檢查我們pytorch的GPU能否用。
如果顯示True，就說明我們這個PyTorch安裝成功了且可以用GPU加速
