下载安装Anaconda
首先需要下载Anaconda，可以到官网Anaconda官网或者这里提供一个镜像网站去下载anaconda镜像网站
安装步骤可参考该文章：Anaconda安装步骤，本篇不再赘述
注意环境变量的配置，安装好Anaconda之后一定要在环境变量中添加以下内容：
创建虚拟环境
安装好Anaconda后，按下Windows按钮，找到Anaconda Prompt，点击打开
打开后的界面如下：
接下来介绍几个conda命令
- 查看当前存在哪些虚拟环境：
conda env list
conda info -e
以上是我建立的虚拟环境，如果是第一次下载，则只会有base这一个虚拟环境
- 新建一个虚拟环境
conda create -n pytorch39 python=3.9
其中pytorch39是你的虚拟环境的名字，你也可以取其他方便记住的名字，比如python39、pytorch等，最后的python=3.9是指定python的版本，我用的是3.9
- 创建完成之后需要激活该环境
activate pytorch39
输入以上命令可以激活pytorch虚拟环境，激活之后，签名的base换成pytorch39，就表示已经进入到该虚拟环境了
到此虚拟环境安装完毕！
注意：有时可能会出现一个问题，就是你明明已经按照这个方法创建了虚拟环境，但是在Anaconda的envs目录中依然没有所创建的虚拟环境，这时，在虚拟环境下输入 conda info -e查看虚拟环境，以及它的位置，正常的应该如下图：
但是有可能你所创建的虚拟环境的位置是C:\Users\Lenovo.conda\envs，在D:\Anaconda\envs（你安装Anaconda的目录）里面找不到，这个时候，到C:\Users\Lenovo目录下找到.condarc文件，打开后在文件里添加以下命令：
envs_dirs:- D://Anaconda//envs
保存之后再次创建虚拟环境，就会存储到Anaconda的envs目录下，方便查找和管理。
下载GPU的pytorch
首先在Anaconda Prompt中输入nvidia-smi查看你的CUDA的版本，观察Driver Version的值是否大于400，如果小于请更新显卡驱动。
进入到pytorch官网：pytorch官网，往下翻找到install previous version of PyTorch，可以查看之前的版本。
找到符合你cuda版本的命令，首先使用conda命令进行安装，比如我的cuda版本是10.2，往下翻可以找到对应的命令
在pytorch39虚拟环境中输入该命令就可以进行下载
如果下载不成功，多尝试几种方法，比如：
- 不指定版本，conda会自动安装较新版本，可以输入
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
- 如果下载速度较慢，可以去掉后面的
-c pytorch
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2
下载完成后在pytorch39虚拟环境下输入以下python进入到python中，再输入以下命令查看是否下载成功：
import torch
torch.cuda.is_available()
如果返回True，则安装成功
但是！！！
很多情况下会返回False，是因为conda自动安装的话可能会安装CPU版本的，而不是GPU版本
如果之前配置过清华源使用pytorch官网的命令会报错，清华源是国内的镜像，pytorch是国外的，因此连接会出现问题，可以将之前的.condarc文件夹移除掉载尝试
可以再尝试在后面添加-c nvidia
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch -c nvidia
上一步的详细内容在这里
如果还是CPU的版本，再进行以下方法，亲测有效！！
我的cuda是10.2版本，所以这里只演示10.2版本的pytorch的安装，其他版本的方法也类似
因为conda会自动下载CPU的，而要做深度学习的实验需要用到GPU的，所以你可以去自己下载pytorch的whl文件下载以下三个文件
- 下载torch：
- 下载torchaudio
- 下载torchvision
将下载后的这三个文件放到D：盘的根目录下
在pytorch39虚拟环境中依次输入以下几行代码，就可以将这三个whl文件安装到虚拟环境中
pip install D:\torch-2.1.1+cu121-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install D:\torchvision-0.16.1+cu121-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install D:\torchaudio-2.1.1+cu121-cp39-cp39-win_amd64.whl
安装后再次检验
python
import torch
print(torch.cuda.is_available()) #输出True表示可用GPU版本torch
print(torch.__version__)#输出对应torch版本号
该方法详情内容在这里
最后不出意外返回的应该就是True了，恭喜你安装成功了！
 和 数据定义语言 (DDL))
