1、Pytorch介绍
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能：
- 具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）；
- 包含自动求导系统的深度神经网络。
2、Anaconda环境搭建
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux、Mac和Window系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决Python并存、切换，以及各种第三方包安装的问题。包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。
2.1下载anaconda
在Anaconda3官方下载对应的系统版本，本教程以64位window10系统为例。官网下载地址如下：https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads
如果下载太慢，可以选择清华镜像下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
2.1安装anaconda
下面以Windows环境安装为例，Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64.exe的安装过程。Linux与MacOSX同样参考如下安装方法更简单。双击Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64.exe安装文件后点击next。
安装成功后继续点击next。
点击finish就安装完成，然后就是下一小节配置环境变量。
2.2配置环境变量
环境变量添加步骤如下
PS:每一个人的环境变量不一致，大家与自己安装的目录保持一致。最后一步地址对应您安装的Anaconda3文件地址。
2.4打开anaconda终端
打开terminal窗口，win系统，同时按下WIN+R键，输入cmd即可。如下所示：
在terminal 下输入conda，如果不出现报错，即环境添加成功。
到这步anaconda安装成功。ps：如果遇到打开terminal发现并不是anaconda3的虚拟环境（base）
请从下图所示中找到anaconda3的anaconda Prompt进图虚拟环境
2.5添加镜像源
因国外网站下载网路不稳定，需添加国内镜像源。
方法一
在打开anaconda虚拟环境（base）环境后，在终端中输入如下命令。以添加清华大学镜像源为例：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --set show_channel_urls yes 运行完命令即可
方法二
直接打开本地文件添加镜像地址即可。找到 C:\Users\用户目录下找到并打开 .condarc 文件替换为如下内容：
channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
show_channel_urls: true
点击保存即可。
2.6创建虚拟环境并切换到该虚拟环境
启动anaconda prompt，输入创建虚拟环境的命令（本教程以创建python3.6版本为例）：
conda create --name torchtest python=3.6
如需安装其他版本或者建立其它虚拟环境范例命令如下：
conda create --name （此处替换为您创建的项目名） （此处对应您所需python版本）
创建虚拟环境如果非常慢，很可能是由于网络原因，网速慢导致，所以在此之前一定要修改镜像。中间会有提示，创建该环境需要安装什么，问你是y 还是n，输入y后回车，就会安装。安装好后如下图。
然后激活虚拟环境命令为：conda activate torchtest，激活后界面如下所示：
此处没有任何错误，即为成功激活torchtest虚拟环境。
3.在创建的虚拟环境中安装pytorch
3.1命令安装pytorch
首先我们需要去pytorch官方网站选择我们所需安装的版本，官网网址：https://pytorch.org/get-started/locally/
选定好后，复制官网最下行Run this Command提供的命令以此图为例，我们运行提供的conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
但是如果安装之前的版本在哪里找呢，我们以安装pytoch 1.0.0 cpu版本为例。点击图中圈红的网址。
然后找到pytorch1.0.0版本如图所示：
在我们的torchtest虚拟环境中运行此命令：conda install pytorch-cpu==1.0.0 torchvision-cpu==0.2.1 cpuonly -c pytorch
安装成功即可。
3.2手动安装pytorch
如果该命令行安装不上，可考虑下面的本地安装方式。pytorch 1.0 cpu版的本地安装方式：
【下载】在pytorch网站https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html
【移动】把包下载下来之后，放到命令行前的目录处，本例中就是C:\User\missyy
【安装】运行pip install torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
到此pytorch就安装成功了。
3.3测试pytorch是否安装成功
在torchtest虚拟环境中，首先输入python，然后import torch，如果没有任何报错，直接下一行即是安装成功，如图所示：
到此在window10系统下安装Anaconda、Pytorch就完成了。
4.附录
如果想安装其他的包例如pandas，matplotlib，scipy，jupyter，tqdm，visdom ，torchnet，jieba，numpy，fire，torchtext，ipdb，numpy就在torchtest虚拟环境下输入以下命令即可：
conda install（包的名称）
包的安装优选选择conda速度快。有些conda无法安装的包【可以是由于镜像中没有类似版本的包】，可以再尝试pip install 方式。
pip install（包的名称）
例如安装pandas为例：
conda install pandas
显示done或者successful即安装成功。如果conda不能按照安装利用pip安装即可
在torchtest中输入命令pip install pandas即可，如图所示：
检验是否安装成功，与pytorch检验过程相同。
没有任何报错即是安装成功。