本文介绍基于Anaconda环境以及PyCharm软件结合，安装PyTorch深度学习框架。

1.Anaconda安装

下载链接：https://www.anaconda.com/

1.1 点击Next

1.2 点击同意

1.3 点击Next

1.4 选择目标文件夹，点击下一步

1.5 将Anaconda加入到系统变量

安装成功后，在CMD中检查Anaconda时候加入到环境变量中。

1.6 单击启动Anaconda Prompt 创建虚拟“房间”

通过conda创建一个名为：pytorch的虚拟“房间”，可以方便未来对不同版本的PyTorch进行管理，具体方法如下：

conda create -n pytorch python=3.6

1.7 查看创建的“房间”

方法：

conda info --envs

2.安装PyTorch

2.1 激活pytorch房间

conda activate pytorch

当前面从（base）变为（pytorch）时表示此时已经切换到pytorch房间，随后正式进入安装pytorch环节。

2.2 安装pytorch

通过pytorch官网,点击Get Started

随后根据自己计算机环境选择相应的Pytorch版本。

其中CUDA时表示当你的计算机有GPU时，随后将下图的代码粘贴进Anaconda Prompt。

如图所示：

回车安装所需要的第三方包，其中pytorch 1.6.0、torchvision 0.7.0等由于缺乏镜像资源，因此需要我们手动下载。后面会具体详述。

2.3部分无法获得镜像资源时手动安装方法

如，上文中的pytorch无法获得科大镜像的资源，因此需要手动的去下载相关压缩文件，并用conda install 安装。具体方法如下：
进入下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
根据计算机版本，选择不同的入口：

点击进入，通过快捷键找到pytorch，并下载。

将下载的压缩包放入Anaconda安装文件夹下对应的pkgs文件夹下：如

如下图：

随后在Prompt中输入：

conda install D:\anaconda\pkgs\pytorch-1.4.0-cpu_py36ha775e86_0.tar.bz2

这里需要注意的是一定要在（pytorch）这个虚拟房间下，运行安装。
其他无法获得镜像安装的可以参照上述离线方法安装。

3.安装PyCharm

下载地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
安装过程没什么需要讲解的，这里需要提示下安装成功后，需要激活的问题。如果您是工程界人员，毋庸置疑啦，直接点击购买就可以；而作为学生或者教师可以免费获得相关权限，这里重点介绍这种激活方法：
申请链接：https://www.jetbrains.com/shop/eform/students

可以根据自己实际情况，选择认证方式，国内学生可以采用教育邮箱或者学信网学籍验证方法进行申请，以获得免费资格。获得资格后，即可使用相关账号登录，免费使用。

3.1在pycharm中添加pytorch房间的解释器。

点击设置，在python解释器中，点击Add

选择Conda Environment,选择已经存在的环境。并选择pytorch房间的pytorch.exe解释器。

完成后，点击OK即可。随后返回主界面，但是需要等一到两分钟，用于初始化初始化完成后，即可运行相关程序：

import torch
import numpy as np
arr=np.ones((3,3))
print("arr的数据类型为："+str(arr.dtype))
t=torch.tensor(arr)
print(t)