一、Conda配置Pytorch环境
1.conda安装Pytorch环境
打开Anaconda Prompt，输入命令行：
conda create -n pytorch python=3.6
输入y，再回车。
稍等，便完成了Pytorch的环境安装。我们可以利用以下命令激活pytorch环境。
conda activate pytorch
当前面出现(pytorch)前缀时，代表已经进入pytorch环境。
可以通过以下命令来查看已建的环境
conda env list
其中base为Anaconda的默认环境，mypytorch是之前搭建的环境，my2pytorch就是现在搭建出来的pytorch环境。
我们可以在激活的pytorch环境下用以下命令查看一下新创建的环境中包含哪些包。
conda list
可以看到新建的环境中的包并不包含pytorch的相关包，需要我们手动安装。
2.conda安装pytorch包
利用nvidia-smi命令查找的本机CUDA版本，可以对应在PyTorch这里查找安装对应型号的pytorch包的命令。若电脑没有独立显卡，则该命令输入无效。
nvidia-smi说明：后面有些命令行操作需管理员身份，所以建议从开始就以管理员身份运行命令行窗口 。
这里主要说明安装GPU版的pytorch包。因为pytorch包需要与CUDA版本相匹配，所以需要根据自己的CUDA版本选择对应版本的pytorch包进行安装。https://pytorch.org/
要在激活的pytorch环境下，复制方框中的命令开始下载安装包（注意：必须要在pytorch环境中输入！！！否则会装到Anaconda的默认base环境中！！！）。
其中-c pytorch中的c表示channel，即下载渠道，是国外的渠道，所以很有可能会出现安装非常缓慢的情况。那么我们就可以选择国内的镜像源来下载（我未使用）。可以通过以下命令查看下载渠道和环境安装路径等信息。
conda info
用上述命令安装pytorch包，在激活的pytorch环境下输入下载命令：
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch注意：必须要在pytorch环境中输入！！！否则会装到Anaconda的默认base环境中！！！
下载完成后，可以在pytorch环境下，同上述输入conda list命令查看安装好包后的所有包的列表。
conda list
3.测试
测试pytorch环境下的pytorch包的安装情况，可以先进入pytorch环境，并在环境下输入python命令进入python界面，再依次输入如下指令：
pythonimport torch
torch.cuda.is_available()
若均不报错，且最后输出为True，则表示GPU版的pytorch包安装成功，pytorch环境搭建完成。
二、配置环境常用命令
以环境名为pytorch，对应python3.6为例，以下在命令行中的conda指令归纳如下：
1.创建环境：
conda create -n pytorch python=3.6
conda create --name pytorch python=3.62. 删除环境：
conda remove -n pytorch --all3.激活环境：（对于base环境，可直接简写为activate）
activate pytorch4.退出环境：
deactivate5.下载 / 卸载包：
conda install package_name
conda remove package_name6.查询环境中的所有包：
conda list7.查询已搭建的环境：
conda env list8.查询环境中的相关路径和下载渠道等信息：
conda info9.打开python解释器：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-618774.html
python三、PyTorch快速入门教程
PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-618774.html
到了这里，关于使用Anaconda3创建pytorch虚拟环境的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
