深度学习安装步骤可以概括为以下三步：

                                                    

第一步 安装Anaconda

 1.1 可以参考 史上最全最详细的Anaconda安装教程

 1.2创建一个新的虚拟环境环境

 

激活刚刚创建的环境

 

 列出你所有创建的环境（env=environment）

 

非必要操作啊！

 ps：虚拟环境中无python解释器，故必须安装。

 第二步 安装cuda

使用这个URL黏贴到迅雷中：https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_456.43_win10.exe

 尽量不修改路径

 查看是否安装成功

为CUDA添加环境变量

 需要添加下面两个路径

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib\x64

第三部 安装pytorch

点击进入：

Previous PyTorch Versions | PyTorchAn open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.https://pytorch.org/get-started/previous-versions/#wheel

选择标蓝的那串代码

在Anaconda里运行（时间较长）切记安装在你自己想要的虚拟环境下！！！

备用方法：

结果：

下载好了 

 测试下载完成！！！！

附加 pycharm配置anaconda

pycharm下载：进入官网（http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows）下载对应正确的版本

1.配置anaconda环境变量，在系统环境变量Path添加anacond的安装路径和其子文件夹script和library/bin。我是装在A盘，我的配置

A:\Anaconda3

A:\Anaconda3\Scripts

A:\Anaconda3\Library\bin

2.链接anaconda

 

 

运行代码：

import torch
import time

a = torch.randn(400,600,600).to("cuda:0")

b = torch.randn(400,600,600).to("cuda:0")

start_time = time.time()

for i in range(1,1000):
    c = a*b

end_time = time.time()

print("CUDA time: ",(end_time-start_time))


a = torch.randn(400,600,600)

b = torch.randn(400,600,600)

start_time = time.time()

for i in range(1,1000):
    c = a*b

end_time = time.time()


print("CPU time: ",(end_time-start_time))

运行结果如下：