记录一下在pytorch学习中的一些问题，先从安装配置开始，以防自己之后需要配置新环境时忘了。
1.Anaconda安装Anaconda安装就不多说了，官网上直接下载或者清华镜像下个最新版就行。
下载过程中需要注意是否有勾选自动修改环境变量，否则需要自己去添加一下环境变量。
2.创建虚拟环境可以在anaconda navigator上直接创建，也可以在prompt上命令行创建。
命令行创建：
最后的
ipykernel
可以在创建环境是就安装好，也可以不加直接创建环境。
安装好后，查看已装环境：
conda env list
说明安装成功了。
这里我安装了好几次都失败一直无法创建环境：
查了很多原因，最后应该是镜像下载问题。我的解决路径：
1.先是安装了 清华镜像
在镜像下安装一直不成功。报错应该是http访问问题。
2.按着百度的方法试了把https改成http，在镜像末尾加上/win64/都不成功。
可以在C:C:UsersTony下找到.condarc文件，可以直接修改镜像路径，但是还是不成功，不过报错变了。
3.最后我把镜像全删了下载成功。
3.寻找本机显卡适配CUDA此处我参考：pytorch、显卡、显卡驱动、cuda版本是如何对应的 - 简书
先在NVIDIA官网找显卡对应算力，再在wiki上找的CUDA版本对应算力。
4.在NVIDIA官网下载对应版本的CUDA
选择自定义安装。
全勾选，一直安装就是了。
安装的时间比较久。。并且会闪屏几次。
5.安装适配cuDNN
去cuDNN官网上找到cuda对应的版本下载。
下载需要注册账号。（国外服务器访问真的是特别慢。。）（好像不注册也能下载）
下载完成后是个压缩包，解压。
把这些文件放到一个文件夹cudnn中，加入到 cuda的安装路径下。
环境变量设置，在高级系统环境设置下设置环境变量。（我是win11，其他系统也一样）
找到path，编辑。
6.安装pytorch
进入pytorch官网找到适配的版本。
将这段复制下来。
在prompt中激活之前创建的环境：(后面是环境名)
activate pytorch_gpu
然后就执行官网上复制的运行就行。
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
也可以把-c pytorch去掉用清华镜像下载，会快一点。（摘自https://www.cnblogs.com/victorxiao/p/13512258.html）
我用conda下了好多次都有很多包下不成功，所以就用pip下，成功了。
安装完成后依次输入下列命令行看看是否可用。
reference：
https://www.cnblogs.com/victorxiao/p/13512258.html
https://blog.csdn.net/a583621671/article/details/87272803
https://www.jianshu.com/p/ac70300b598b
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