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1.Miniconda安装
Miniconda是一个轻量级的Python发行版，只包含最基本的内容——Python、conda以及相关的必须依赖项。它适用于空间要求严格的用户或只需要Python和Conda核心功能的用户。
Miniconda由于其轻量级的特点，非常适合那些对存储空间有严格限制的用户，或者只需要使用Python和Conda核心功能的用户。例如，进行简单的包管理和环境管理时，Miniconda是一个不错的选择。
在Miniconda官网下载，或者通过清华镜像源（速度更快）：
根据目前本机安装的python版本，选择对应版本的安装包。
下载完成后得到的是EXE文件，直接运行即可进入安装过程。
安装完成后，在计算机桌面依次单击“开始”→“所有程序”→“Miniconda3”→“Miniconda Prompt(Miniconda3)”，打开Miniconda Prompt窗口，如果安装正确，会打印出Python版本号以及控制符号。
2.Pycharm安装
网上安装说明类资源较多，此处不再赘述。
3.CUDA安装
（1）电脑环境检查
通过cmd输入nvidia-smi，查看自己的驱动版本、支持的CUDA版本。
（2）下载CUDA
访问CUDA官网：
依据上边查到的系统显卡驱动版本和支持的CUDA版本选择自己应该安装的CUDA toolkit，toolkit一定要选择小于等于电脑支持的版本。
下载安装包为exe程序，双击安装。安装完成，重新打开cmd窗口，依次输入以下代码，测试是否安装成功：nvcc --versionset cuda出现下图，说明安装成功：
4.PyTorch安装
最好的方法是根据官方提供的安装命令进行安装，具体参考官方文档：
通过Ctrl+F进行检索，快速定位到需要的安装命令。网站上查不到CUDA 11.2对应版本的TORCH，换用低版本CUDA 11.1也行——然后遇到了上图中命令执行后不成功的问题。
去官网直接找对应版本的whl，下载。网速较慢，可能会花很多时间：
下载完成后，cmd命令行安装：pip install 存储路径/torch-1.10.2+cu111-cp36-cp36m-win_amd64.whl
5.特殊情况处理
执行上面的命令行后，出现了报错：这个whl is not a supported wheel on this platform：
查询本机安装的python版本，我安装的是python 3.11，而目前安装的torch是36（文件名称中“cp36”），对应版本是要用python3.6。
现在问题变成了要在当前系统里安装不同版本的python。要这么办呢？之前安装的miniconda就要发挥作用了！
运行Anaconda Prompt程序（在开始菜单里可以找到），进入命令行界面。
（1）查看可用python版本
conda search python
（2）创建一个新的环境，并指定python版本
conda create -n myenv pythnotallow=3.6
（3）激活新创建的python环境
conda activate myenv
（4）如果想切回之前的环境
conda deactivate
或者删除不想要的环境
conda remove --name myenv --all
（5）在新环境中运行之前的pip install命令，安装torch
（6）安装完成后的测试验证
import torchprint(torch.cuda.is_available())print(torch.cuda.current_device())print(torch.cuda.device_count())print(torch.cuda.get_device_name(0))
出现下面的内容，说明安装成功：