流程：

1、安装Anaconda

2、在Anaconda下配置PyTorch

3、在步骤2之后配置PyCharm

1、安装Anaconda

        进去Anaconda官网，第一张图的界面，点击Products，之后点击Individual Edition，之后进入新的页面，在新的页面下滑最后会出现第二张图，点击红框的链接进行下载。安装的时候会有个安装位置选择，本人选择的HD磁盘下的用户。之后一步步安装完成。

       安装完成之后，打开终端，输入conda,如果提示"zsh: command not found: conda",

解决方法：
1) 在终端直接输入：vim ~/.zshrc 如果已经有选择输入D(delete)，没有选项输入直接进入（2）；
2) .zshrc中添加export PATH=/Users/XXX/miniconda3/bin:$PATH 之后点击ESC 之后输入:wq进行保存。
其中，export PATH=/Users/XXX/miniconda3/bin:$PATH为miniconda3的安装路径,XXX应改为自己的用户名，
3) 输入source ~/.zshrc 

如果没有提示直接显示usage: conda [-h] [-V] command ...就可以进入：步骤2、在Anaconda下配置PyTorch

2、在Anaconda下配置PyTorch

1）创建python虚拟环境
conda create -n mypytorch python=3.8

其中，mypytorch是虚拟环境的名字，3.8为python版本号
2）进去虚拟环境
conda activate mypytorch
3）退出虚拟环境
conda deactivate

4）进去虚拟环境
conda activate mypytorch

执行上面的4步，进入pytorch官网,选好版本如下图所示，复制方框内容。在终端中输入方框内容

conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch

之后输入y安装PyTorch成功。

测试是否成功:

1)输入python

2)输入

import torch
print(torch.__version__)

3）结果显示pytorch版本如下：

3、在步骤2之后配置PyCharm

1）打开pycharm,新建一个Project,之后如下图1箭头位置：修改名字为mytorchTest,之后点击箭头2位置；进入下图2位置，点击箭头所指位置，路径最终变成和图2所示一样，点击ok,点击create即可。

2）测试是否配置成功：

新建一个test.py文件之后输入:

import torch

print(torch.__version__)

运行正常即可。

pycharm配置pytorch

1.先安装Anaconda

Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe

2.下载cuda

检查电脑是否有合适的GPU
在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本

点击 帮助->点击 系统信息 弹出下面的对话框，在驱动程序版本那一栏就能看到该计算机使用的驱动版本。

下载Cuda
官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2

然后，根据实际情况选择合适的版本

3.下载CuDNN

官网 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

安装Cuda
1.与安装其他的软件类似
2.安装结束后将 ~/nvcc/bin(因为版本的不同可能在不同的地方) 目录添加到环境变量
3.在命令行下输入 nvcc -V, 出现下列信息说明Cuda安装成功
4.将CuDNN压缩包解压后，下面的三个文件夹复制到Cuda的安装目录下

4.配置虚拟环境和安装pytorch

1.首先我们先来为我们的pytorch创建一个虚拟环境。
打开Anaconda Prompt

  conda create -n pytorch python=3.8 //这里我使用的是3.8版本的python

选择y就可以等待创建了，安装后输入以下指令来查看安装情况。

conda info --envs

这个就表示pytorch环境安装完成
2.安装pytorch
接下来就到了安装pytorch的关键时刻了
pytorch官网，选择适合自己cuda的pytorch。

向下拉动找到这里，选定win-conda-python-你的CUDA版本号
复制下面链接，注意注意注意，可以把-c pytorch去掉，下载更快

//进入pytorch环境
conda activate pytorch
//输入复制的链接，便开始了漫长的等待下载安装

最后，如何检查自己是否安装成功呢

//首先进入pytorch环境，若已进入忽略
conda activate pytorch
python
>>>import torch
//输入完成后如果没有报错，则证明你已经成功安装了恭喜你！！！
>>>torch.cuda.is_available()
true
//继续输入上面代码，输出True，则意味着你可以使用 GPU

5.为你的pychram配置上pytorch

展开python解释器，选择现有解释器，点击右边三个小点选择第二个conda环境
	一般目录C:\Users\用户名\anaconda3\envs\pytorch\python.exe

这样，整个流程就安装完毕了。

第一步，搭建环境
①创建pythorch虚拟环境

Win+R启动cmd，在命令提示符内输入以下命令：

conda create –n pytorch python=3.6

activate pytorch

这里一共存在两条指令：
前面一条指令用于创建一个名为pytorch的环境，该环境的python版本为3.6。
后面一条指令用于激活一个名为pytorch的环境。

②接着进行pytorch库的安装
由于我们所有的操作都要在对应环境中进行，所以在进行库的安装前需要先激活环境。

activate pytorch

此时cmd窗口的样子为：

再使用如下官方指令安装torch和torchvision：

# CUDA 10.0
pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

至此，环境已搭建完成。
（ps：除了使用官方指令安装torch和torchvision外，还以使用轮子进行安装，速度更快。
我们可以进入如下网址:
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
找到自己需要的轮子下载。

下载完成后找到安装路径：

在cmd定位过来后利用文件全名进行安装就行了！

）

第二步，在pycharm中使用conda虚拟环境
首先，将自己创建的conda虚拟环境pytorch-py36添加到pycharm的interpreter可选列表中。

大功告成！pycharm就可以使用conda创建的虚拟环境啦！

部分内容参考自：https://blog.csdn.net/aa3615058/article/details/89339790