2022.4.18更新
安装流程
1、安装 Anaconda3
2、检查显卡，更新驱动
3、创建PyTorch环境
4、安装 PyTorch（重点）
5、测试
经过N次的安装，每次都要翻大佬们的blog，痛并思痛，还是记录下安装历程吧!
1、安装 Anaconda
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。
Anaconda安装包下载：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
用的是清华源的下载，也可以去官网下载
2、检查显卡，更新驱动（电脑较新的可以跳过这步）
首先，建议到英伟达官网更新驱动，按照最新的来安装（这里有人会说不更新也行，但更新最新的驱动是为了避免不必要的麻烦）：
https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
选择自己的显卡型号，下载安装即可
然后，安装好后进入NVIDIA控制面板（一般电脑右下角就会看到英伟达的图标），鼠标右键可进入。点击帮助，选择系统信息。
点击组件，找到自己CUDA的版本号
也可以 win +R ->cmd ，进入命令行，输入：nvidia-smi ，即可获得cuda版本号
3、 创建PyTorch环境
进入 Anaconda prompt 命令窗口
创建虚拟环境
输入命令：conda create -n PyTorch python=3.8
其中，PyTorch是虚拟环境的名字，自己随意设置；3.8是python版本，可以自己选择安装3.7或3.6版本（不建议安装3.9），但一定要指定python版本；
创建成功后，查看刚才创建的环境，输入以下命令：
conda info --envs
激活环境：
conda activate PyTorch
4、安装PyTorch
进入PyTorch官网：https://pytorch.org/
点击Install，官网会自动根据你的电脑，显示的即是你可安装的CUDA版本，并给出安装命令。
复制官网提供的命令：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
最新更新：
以上给出的命令是基于CUDA11.3的，但想要安装CUDA10.2的版本，官网不再提供安装命令（但可以这个链接找到安装命令https://pytorch.org/get-started/previous-versions/），亲测并不是很好用，很大机率安装失败，建议使用以下方法：
首先，到这下载https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html自己需要的 torch 和 torchvision 版本 ：
cu102/torch-1.6.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
cu102/torchvision-0.7.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
其中，cu102就代表cuda10.2
然后激活进入PyTorch环境：
再找到自己刚下载的whl文件路径，cd 进入到路径下，输入以下命令：
pip install torch-1.6.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.7.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
5、测试
打开 Anaconda prompt 命令窗口
进入PyTorch环境：conda activate PyTorch
输入python
进入python开发环境中
输入以下命令：
import torch
torch.cuda.is_available()
显示True，则安装成功，至此安装完成。
附录
如在pycharm中遇到虚拟环境问题，可参考：
Pycharm加载conda创建pytorch虚拟环境 & import torch报错问题解决
链接：
https://blog.csdn.net/qq_46092061/article/details/119155636