Anaconda+Pycharm环境下集显的PyTorch配置方法
1.安装anaconda
（anaconda内置python在内的许多package，所以不用另外下载python） 可以点击下面的清华开源软件镜像站，在官网下载anaconda不如在这下的快 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 镜像站.
我下载的是下图这个版本,对应的是3.7，anaconda3代表对应python3
我下载的是这个版本在这里
下载过程中基本上都是默认选项
在这里插入图片描述
下面检验一下安装成功了没有，在开始打开anaconda prompt，看到如图所示即成功
2.确认显卡及及时更新（为之后的pytorch安装作准备）
直接集显
3.下载pytorch
官网https://pytorch.org/
这里需要注意的是，如果之前第二步查看时有GPU，则CUDA选择10即可，如果选9，之后不好用镜像源下载，速度会很慢；只有集显，CUDA选择None即可
之后我们复制Run this Command里的安装指令
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
打开anaconda prompt，输入下列指令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
这个是镜像源下载 既然选择了用镜像源下载，那么安装指令的 -c pytorch需删去，也就是：
conda install pytorch torchvision cpuonly
之后我们创建虚拟环境：
conda create -n name//name = 你给虚拟环境取的名字，笔者取名pytorch
进入虚拟环境：
conda activate pytorch
之后在里面操作，输入指令conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1，然后y，自动下载 最后我们检验安装是否成功：
python
import torch
import torchvision
import numpy
成功。
4.pycharm配置
在pycharm新建工程，或在files->settings->project:->project interpreter界面，可以设定project interpreter。 点击齿轮按钮，选择Add，会弹出添加界面。
在添加界面左侧选择Conda Environment，右边选择Existing environment，再点击…按钮添加一个已经存在的conda虚拟环境，即刚刚构建的pytorch apply，添加完成：
在下面的python console使用import torch，import torchvision这样的语句，不会报错则成功 运行示例代码：
from __future__ import print_function
import torch
x = torch.empty(5, 3)
print(x)
无问题，安装成功