花了整整两天时间，哥们终于把这仨玩意安装好了
anaconda
Anaconda是一个集成了python许多包的一个库吧，安装了anaconda就能等于是安装了Python
anaconda的安装并不复杂，在官网上找到下载安装即可
Python
要紧的是，anaconda可以创造多个环境，使不同的程序可以再不同的环境中运行
base环境与Pytorch环境
如上图所示，如果我们需要使用1.0版本的Pytorch，那我们只需在base环境下。 如果需要2.0的Pytorch，只需在Pytorch环境下。
打开cmd输入：
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创建pytorch环境： conda create -n pytorch python=3.8.8
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激活pytorch环境 ： conda activate pytorch
CUDA
cuda的安装简直快给我累死了，先安装了10.2版本，后安装了11.4版本，最终选择了11.1版本
我列一列具体安装的几个坑吧：
Cuda安装时，Visual integration 报错，10.2和11.4皆遇到
解决方法：首先你必须要安装visual studio，比如我安装的是VS2019，遇到此问题大体是visual Studio的版本不对，此时只需要卸载visual studio，再安装，即可！
CUDA安装高版本后卸载安装低版本，发现系统仍显示高版本以我自己举例，我安装了cuda11.4,卸载后重装了11.1版本，但是在系统输入：
nvcc -V后发现CUDA版本仍是11.4
解决方法：据我猜想哈，应该是系统环境变量没有更改，仍然是11.4，此时只需将所有包含CUDA的变量手动更改至自己版本号即可。
cudnn的安装
Cudnn安装十分简单，在Nivida官网上下载（要挂VPN），切记要安装与自己CUDA版本对应的CUDNN
想要安装则必须要登录Nvida账号
最新的cuda版本是11.4，我们的CUDA版本是11.1，所以我们选择历史下载
选择与自己版本号对应的cudnn
下载好了是一个压缩包，解压缩后得到三个文件夹
将这三个文件剪切至：C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.1
Pytorch的安装
打开Pytorch官网点击Install
选择自己的cuda版本，复制代码
复制 ：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
在pytorch环境下输入
稍作等待即可。
Pytorch安装失败如果在安装过程中不小心关闭了，或者是第一次安装未成，进行第二次安装。此时会报错，显示有些文件已存在。
此时输入： conda clean -y -all 将所有的文件清空，再进行安装即可。
测试cuda是否可用依次输入：
conda activate pytorch #激活pytorch环境
python #进入python
import torch #导入torch
torch.cuda.is_available() #查看是否含有cuda
返回的如果是TURE就大功告成！！
