所需條件：

1.Anaconda環境

2.安裝CUDA（有Nvidia顯示卡就安裝，沒有則不用）

安裝流程

筆者電腦已經有Anaconda，有Nvidia MX250顯示卡，但沒有CUDA，故先安裝CUDA

1、下載CUDA

連結如下：CUDA Toolkit 11.5 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer

根據自己的環境選擇對應版本，筆者win10選擇如下，接下來就是下載檔案無腦安裝了，可以更改安裝路徑，但仍有一部分檔案是會被安裝到C盤，條件允許情況下建議預設路徑安裝即可，筆者C盤記憶體告急故選擇D盤，接下來，根據流程一步步走，選擇精簡版安裝即可。

2、安裝PyTorch

注意，安裝之前記得先把Anaconda的源換掉，否則下載很慢或者根本下載不了。過程如下：

2.1建立.condarc檔案

Start | Anaconda3 | Anaconda Prompt執行 conda config命令，系統將會在使用者的家目錄建立.condarc檔案，該檔案為隱藏檔案，視窗檢視或者開啟的時候，需要設定顯示隱藏資料夾才能看到，如圖：

2.2修改.condarc檔案

開啟檔案，筆者使用的是Sublime Text

將檔案中所有東西替換成如下部分：

channels:
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 
show_channel_urls: true
 

然後儲存關閉

然後關掉Anaconda Prompt，再重新啟動，使更新後的源生效。

2.3安裝PyTorch

搜尋PyTorch進入官網找到install進入選擇對應版本進行安裝

也可直接點選連結開啟：PyTorch安裝，筆者windows10系統為例，點選install之後，預設選擇情況如圖所示：

開啟Anaconda Prompt，執行conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch等待安裝即可，若遇到下圖所示情況，不要慌，回車即可。

3、驗證

3.1驗證PyTorch安裝是否成功

Anaconda Prompt下執行python

執行以下程式碼：

·```

import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

如圖所示

即為安裝成功

3.2驗證PyTorch安裝是否成功

檢查 GPU 驅動程式和 CUDA 是否已啟用且可由 PyTorch 訪問，執行以下命令以返回是否啟用了 CUDA 驅動程式：

import torch
torch.cuda.is_available()

perfect！！！

參考文獻：

CUDA下載安裝：CUDA Toolkit 11.5 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer

Anaconda換源：windows10系統，anaconda更換源_moshiyaofei的部落格-CSDN部落格_anaconda win10換源

PyTorch安裝：PyTorch安裝

寫在最後

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​ ——雲初