1、安装anaconda

    用处：

        创建虚拟环境，应对不同的python版本，一个环境对应一个python版本

    下载地址：https://www.anaconda.com/download#downloads

        选择Window python3.11版本进行安装

        安装时勾选添加Path Environment

    测试是否安装成功：

        win+R输入cmd回车，在命令行输入conda，如果出现一系列信息，则表示安装成功

2、安装Pycharm

    用处：

        Python的开发工具

    下载地址：

        https://www.jetbrains.com/pycharm/download/?section=windows

3、安装NVIDIA的CUDA12.1

     用处：

        GPU运算库

    下载地址：

        https://developer.nvidia.com/cuda-12-1-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local

下载Base Installer（3.1GB）

        安装时选择精简安装即可

    测试是否安装成功：

        打开到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\bin文件夹内，鼠标右键在终端打开，输入nvcc -V，V要大写，如果出现一系列信息，则表示安装成功

4、下载NVIDIA的cuDNN

    用处：

        深度学习GPU加速库

    下载地址：

        https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=Agnostic&cuda_version=12

下载Base Installer（643.3MB）

        将安装好的文件解压出来，将lib、include、bin这三个文件夹全部覆盖到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1这个文件夹内

5、使用conda创建虚拟环境，并安装Pytorch

    1、创建新的虚拟环境

        conda create -p D:\anaconda3\环境名称 python=3.11

         'D:\anaconda3\环境名称'：你自定义的安装路径+自定义的虚拟环境名称

    2、初始化

        conda init

    3、激活创建的虚拟环境

        conda activate D:\anaconda3\环境名称

    4、安装Pytorch

        conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

    5、等待安装成功

    6、退出虚拟环境

        conda deactivate

6、Pycharm测试运行

    打开Pycharm，创建新项目，Interpreter type选择Custom environment，Enviroment选择

    Select existing，Python path选择你刚才创建的虚拟环境目录'D:\anaconda3\环境名称'中

    的python.exe，然后点击create

    输入测试代码，并运行，如果运行成功，则安装成功：

        import torch         print("pytorch {}".format(torch.__version__))