（1）打開Anaconda Prompt
（2）切換到工作目錄
（3）建立Pytorch Anaconda虛擬環境
conda create -n pytorch python=3.6 anaconda
- 其中加入最後一項anaconda命令建立虛擬環境時，會同時安裝例如Notebook、Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas等數據分析包，用戶也可以不加，選擇後續安裝。
（4）啓動Pytorch Anaconda虛擬環境
activate pytorch
（5）安裝Pytorch
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
- 詳情參見Pytorch官網。
- 具體命令根據你的環境選擇。（我安裝的CUDA9.0與Python3.6）
-
Pytorch官網
- 也可以採用其他方法安裝：Pip、LibTorch、Source。（見上圖自行選擇）
（6）測試
- 命令行輸入
python進入python，並輸入下面代碼：
import torch
import torchvision
print(torch.__version__)
- 成功打印，測試成功，使用
exit()退出python。
（7）關閉Pytorch Anaconda虛擬環境
deactivate pytorch
3.備註
- 到此就安裝完成，同學們現在可以愉快地進行機器學習項目學習與開發了。（github上有無數開源代碼，可以對感興趣的項目直接進行搜索，然後對項目clone（需安裝git）或直接download，也可以fork到自己的倉庫（然後使用git pull到本地），當自己腦子短路或者什麼的上去找找靈感吧）
- 在跑別人的項目時如果遇到相應module缺失的情況，打開Pytorch Anaconda虛擬環境用conda或pip安裝即可解決。（建議優先使用conda，conda會分析依賴包，會將依賴包一同安裝）
- 如果需要使用本虛擬環境在Notebook中跑項目，進入工作目錄激活虛擬環境，輸入Jupyter Notebook運行即可。
- 如果需要使用本虛擬環境在Pycharm進行項目開發，將設置裏的Project Interpreter改爲相應Anaconda文件目錄下的Pytorch虛擬環境中的python.exe文件即可。(如：D:\Anaconda3\envs\pytorch\python.exe）