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一、创建 PyTorch 虚拟环境

1.1 打开 Anaconda 自带的 Anaconda Prompt

1.2 打开 Anaconda Prompt 之后，在命令行输入命令

1.3 输入命令，进入 pytorch 虚拟环境

二、安装Pytorch

2.1 添加清华镜像源

2.2 搜索可用版本

2.3 安装

2.4 验证是否成功

三、Pycharm中调用torch

3.1 创建项目 

3.2 配置环境

一、创建 PyTorch 虚拟环境

1.1 打开 Anaconda 自带的 Anaconda Prompt

1.2 打开 Anaconda Prompt 之后，在命令行输入命令

conda create --name pytorch-cpu python=3.7

注意，这里的 pytorch 是虚拟环境的名称，可随意取。

1.3 输入命令，进入 pytorch 虚拟环境

source activate pytorch-cpu

二、安装Pytorch

由于我们本地安装，我的本地没有GPU，所以按照CPU版torch

2.1 添加清华镜像源

anaconda改为国内源（如果已经改过，请检查添加的国内源中是否有pytorch的源（下方代码中倒数第二行），如果没有请添加国内pytorch源） 

#依次输入以下命令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ 
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ 
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

#查看是否成功添加：
 
conda config --set show_channel_urls yes

2.2 搜索可用版本

conda search pytorch-cpu

 执行结果：（因为时间不一样可能会有新的版本发布，所以搜索结果可能也不一样）

从搜索结果可以看到，共搜索到0.4.0、0.4.1、1.0.0、1.1.0四个版本，但并不是版本越高越好，版本越高可能稳定性越差（猜测），所以尽量找中间版本或者根据需要进行安装，这里我选择安装0.4.1版本。 

2.3 安装

# 先安装pytorch-cpu
conda install pytorch-cpu=0.4.1
 
# 然后安装依赖torchvision-cpu，这里不需要指定版本
conda install torchvision-cpu

安装大概需要2分钟左右

2.4 验证是否成功

导入无报错，表示安装成功。

提示：print(torch)打印结果为torch安装路径 

三、Pycharm中调用torch

3.1 创建项目 

3.2 配置环境 

从上图可发现当前的项目环境即为我们刚安装成功的torch环境

来源：迪迦瓦特曼