安装pytorch（torch）

建议换源，可以下载速度很快，这里使用的是清华源

需要GPU训练，如果没有，自行选择英伟达版本下载

修改源，C盘——>user(用户)——>个人用户（自己命名的用户名），找到.condarc，用记事本打开，修改为：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

具体想了解的查看https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

打开PyTorch，找到：

根据自己设备和解释器，自行选择对应选项

复制命令行，如：

win + r ，——> cmd，运行代码

安装成功后，测试运行，这里选用的是pyharm

import torch    # 导入PyTorch库
print(torch.__version__)    # 打印PyTorch的版本号
print(torch.version.cuda)   # 打印PyTorch所使用的CUDA版本号【注意：如果PyTorch未使用CUDA或者CUDA不可用，这将返回None】