前言：虽然不是第一次装pytorch，但是这次遇到的问题挺多，不过幸好最后都解决了。
目录
1.下载Anaconda
2.换源
2.1生成.condarc文件
2.2修改该文件内容
3.去确认下载版本，事半功倍。 2025年更新，请跳过这一大步骤
3.1进入清华大学镜像网站
3.2进入之后找到anaconda并依次打开cloud/pytorch/win-64
3.3往下拉，找到自己想要下载的组合
4.打开Anaconda prompt，之后所有命令都在这里面
4.1创建新的虚拟环境，复制粘贴下面命令。
4.2查看是否创建成功
4.3激活刚刚创建的pytorch环境
5.2025更新版本，下载pytorch不要用清华源了。2025年pytorch不支持conda命令下载了，只支持pip，但是清华源用pip只能装cpu版本，所以换成阿里的源去下载pytorch。
5.1确定自己电脑的cuda版本
5.2 下载pytorch
5.3复制进去之后，等待，会有一个让你打y或者n，这里不要急，先看一下
5.4确定是gpu版本后打y自动安装
6.检测是否安装好
6.1在Anaconda prompt里输入python
6.2继续输入import torch
6.3检查是不是gpu版本
1.下载Anaconda
这个比较简单，不赘述，大家搜一下就好。
2.换源
（在第一步下载Anaconda时，有的教程已经教你换源了，那么第二步就不用了，但是！！！要注意一下换的源里面有没有包含pytorch源的路径！！！我就在报错之后才发现开始换的源没有pytorch源的路径。pytorch的源的路径是2.2内容的第五个网址）
因为外网下载pytorch会很慢，所以换成国内源，这里我使用清华源。
2.1生成.condarc文件
conda config --set show_channel_urls yes
window用户看不到condrac文件，所以用上面代码生成。之后在c盘，用户文件夹里面就能找到
右键选择打开方式，选记事本打开。
2.2修改该文件内容
把文件夹内原始内容删掉，然后换成下面的内容，直接复制粘贴进去，记得保存！
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/msys2
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud/pytorch/
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud 3.去确认下载版本，事半功倍。 2025年更新，请跳过这一大步骤
（如果还不能确定自己要什么版本，就在这个里面找一个有的，合适的）
因为如果python \ cuda \ pytorch你自己组合的三个的版本在清华源里没有，那就会自动给你下成cpu的，而不是我们需要的gpu。
原因请参考这位博主，解决方法我和这位博主在最后安装不一样，都可以参考
(67条消息) conda安装GPU版pytorch，结果却是cpu版本[找到问题根源，从容解决]_windSeS的博客-CSDN博客_pytorch-mutexhttps://windses.blog.csdn/article/details/125910538
3.1进入清华大学镜像网站
清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
3.2进入之后找到anaconda并依次打开cloud/pytorch/win-64
3.3往下拉，找到自己想要下载的组合
这里说明一下，pytorch-1.10.0-py3.7_cpu_0.tar.bz2这种名字的是cpu版本的pytorch，那种1.2G以上，名字里面有cudnn的是gpu版本的pytorch，绝大多数情况我们都是用gpu的。
在各个gpu的组合里面找到自己想要的python \ pytorch \ cuda
pytorch-1.10.0-py3.7_cuda10.2_cudnn7_0.tar.bz2以这个为例，pytorch版本是1.10.0，python版本是3.7，cuda的版本是10.2。
确定好自己想要的组合之后，就可以移步第四步。
4.打开Anaconda prompt，之后所有命令都在这里面
4.1创建新的虚拟环境，复制粘贴下面命令。
（这里是创建了一个叫pytorch的虚拟环境，里面的python版本是3.8，这个3.8就是在第三步我们确定要装的python版本）
conda create -n pytorch python=3.84.2查看是否创建成功
conda env list创建成功的话，list里面会显示出pytorch
4.3激活刚刚创建的pytorch环境
conda activate pytorch激活后，你就能看到从base变成pytorch
不要关闭Anaconda prompt，第五步还要用
5.2025更新版本，下载pytorch不要用清华源了。2025年pytorch不支持conda命令下载了，只支持pip，但是清华源用pip只能装cpu版本，所以换成阿里的源去下载pytorch。
5.1确定自己电脑的cuda版本
这里补充说明一下，要先去看自己电脑的cuda版本，安装pytorch的cuda一定要小于等于自己电脑的cuda
查看方法：win+r -----输入cmd-----输入nvidia-smi
可以看到我的电脑cuda是12.3，所以我在装pytorch时，需要的cuda版本就要小于等于12.3
5.2 下载pytorch
需要注意的是，阿里源torch最新只有2.3.1，如果想要再新的，比如2.5.1这种，可以科学上网或者去下载轮子，然后再pip
具体参考这篇文章，非常的简单，阿里源有的人很快几分钟，我下载的时候大概用了十几分钟。
pytorch gpu国内镜像下载，目前最快下载_pytorch镜像下载-CSDN博客
以下为复制和我补充的内容
目前国内有pytorch的gpu版的whl包只有阿里云上的：
pytorch-wheels安装包下载_开源镜像站-阿里云
这里以11.8为例(cu118就是cuda11.8 cu121就是cuda12.1)：
进入pytorch官网中
找一个想要的版本，如果要阿里源需要cuda在2.3.1及以下的
复制pip的命令行，通过pip命令安装的torch包命令如下：
# CUDA 11.8 pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch/whl/cu118使用阿里源正确的命令是这样的，在刚刚打开的命令框里面把官网的命令换成阿里的：
pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 -f https://mirrors.aliyun/pytorch-wheels/cu118完美解决！！！
————————————————版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
原文链接：https://blog.csdn/YY007H/article/details/141962724
5.3复制进去之后，等待，会有一个让你打y或者n，这里不要急，先看一下
找到pytorch，看一下后面的内容是不是带有cudnn，带有cudnn的才是GPU版本
（我这里是个cpu的pytorch截图，装gpu没有截图，gpu后面要带cudnn.）
5.4确定是gpu版本后打y自动安装
6.检测是否安装好
6.1在Anaconda prompt里输入python
6.2继续输入import torch
没有报错就说明pytorch装好了
6.3检查是不是gpu版本
输入torch.cuda.is_available()
这里显示True就说明是装的gpu版本，至此全部装好完成。
前言：虽然不是第一次装pytorch，但是这次遇到的问题挺多，不过幸好最后都解决了。
目录
1.下载Anaconda
2.换源
2.1生成.condarc文件
2.2修改该文件内容
3.去确认下载版本，事半功倍。 2025年更新，请跳过这一大步骤
3.1进入清华大学镜像网站
3.2进入之后找到anaconda并依次打开cloud/pytorch/win-64
3.3往下拉，找到自己想要下载的组合
4.打开Anaconda prompt，之后所有命令都在这里面
4.1创建新的虚拟环境，复制粘贴下面命令。
4.2查看是否创建成功
4.3激活刚刚创建的pytorch环境
5.2025更新版本，下载pytorch不要用清华源了。2025年pytorch不支持conda命令下载了，只支持pip，但是清华源用pip只能装cpu版本，所以换成阿里的源去下载pytorch。
5.1确定自己电脑的cuda版本
5.2 下载pytorch
5.3复制进去之后，等待，会有一个让你打y或者n，这里不要急，先看一下
5.4确定是gpu版本后打y自动安装
6.检测是否安装好
6.1在Anaconda prompt里输入python
6.2继续输入import torch
6.3检查是不是gpu版本
1.下载Anaconda
这个比较简单，不赘述，大家搜一下就好。
2.换源
（在第一步下载Anaconda时，有的教程已经教你换源了，那么第二步就不用了，但是！！！要注意一下换的源里面有没有包含pytorch源的路径！！！我就在报错之后才发现开始换的源没有pytorch源的路径。pytorch的源的路径是2.2内容的第五个网址）
因为外网下载pytorch会很慢，所以换成国内源，这里我使用清华源。
2.1生成.condarc文件
conda config --set show_channel_urls yes
window用户看不到condrac文件，所以用上面代码生成。之后在c盘，用户文件夹里面就能找到
右键选择打开方式，选记事本打开。
2.2修改该文件内容
把文件夹内原始内容删掉，然后换成下面的内容，直接复制粘贴进去，记得保存！
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/msys2
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud/pytorch/
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud 3.去确认下载版本，事半功倍。 2025年更新，请跳过这一大步骤
（如果还不能确定自己要什么版本，就在这个里面找一个有的，合适的）
因为如果python \ cuda \ pytorch你自己组合的三个的版本在清华源里没有，那就会自动给你下成cpu的，而不是我们需要的gpu。
原因请参考这位博主，解决方法我和这位博主在最后安装不一样，都可以参考
(67条消息) conda安装GPU版pytorch，结果却是cpu版本[找到问题根源，从容解决]_windSeS的博客-CSDN博客_pytorch-mutexhttps://windses.blog.csdn/article/details/125910538
3.1进入清华大学镜像网站
清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
3.2进入之后找到anaconda并依次打开cloud/pytorch/win-64
3.3往下拉，找到自己想要下载的组合
这里说明一下，pytorch-1.10.0-py3.7_cpu_0.tar.bz2这种名字的是cpu版本的pytorch，那种1.2G以上，名字里面有cudnn的是gpu版本的pytorch，绝大多数情况我们都是用gpu的。
在各个gpu的组合里面找到自己想要的python \ pytorch \ cuda
pytorch-1.10.0-py3.7_cuda10.2_cudnn7_0.tar.bz2以这个为例，pytorch版本是1.10.0，python版本是3.7，cuda的版本是10.2。
确定好自己想要的组合之后，就可以移步第四步。
4.打开Anaconda prompt，之后所有命令都在这里面
4.1创建新的虚拟环境，复制粘贴下面命令。
（这里是创建了一个叫pytorch的虚拟环境，里面的python版本是3.8，这个3.8就是在第三步我们确定要装的python版本）
conda create -n pytorch python=3.84.2查看是否创建成功
conda env list创建成功的话，list里面会显示出pytorch
4.3激活刚刚创建的pytorch环境
conda activate pytorch激活后，你就能看到从base变成pytorch
不要关闭Anaconda prompt，第五步还要用
5.2025更新版本，下载pytorch不要用清华源了。2025年pytorch不支持conda命令下载了，只支持pip，但是清华源用pip只能装cpu版本，所以换成阿里的源去下载pytorch。
5.1确定自己电脑的cuda版本
这里补充说明一下，要先去看自己电脑的cuda版本，安装pytorch的cuda一定要小于等于自己电脑的cuda
查看方法：win+r -----输入cmd-----输入nvidia-smi
可以看到我的电脑cuda是12.3，所以我在装pytorch时，需要的cuda版本就要小于等于12.3
5.2 下载pytorch
需要注意的是，阿里源torch最新只有2.3.1，如果想要再新的，比如2.5.1这种，可以科学上网或者去下载轮子，然后再pip
具体参考这篇文章，非常的简单，阿里源有的人很快几分钟，我下载的时候大概用了十几分钟。
pytorch gpu国内镜像下载，目前最快下载_pytorch镜像下载-CSDN博客
以下为复制和我补充的内容
目前国内有pytorch的gpu版的whl包只有阿里云上的：
pytorch-wheels安装包下载_开源镜像站-阿里云
这里以11.8为例(cu118就是cuda11.8 cu121就是cuda12.1)：
进入pytorch官网中
找一个想要的版本，如果要阿里源需要cuda在2.3.1及以下的
复制pip的命令行，通过pip命令安装的torch包命令如下：
# CUDA 11.8 pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch/whl/cu118使用阿里源正确的命令是这样的，在刚刚打开的命令框里面把官网的命令换成阿里的：
pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 -f https://mirrors.aliyun/pytorch-wheels/cu118完美解决！！！
————————————————版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
原文链接：https://blog.csdn/YY007H/article/details/141962724
5.3复制进去之后，等待，会有一个让你打y或者n，这里不要急，先看一下
找到pytorch，看一下后面的内容是不是带有cudnn，带有cudnn的才是GPU版本
（我这里是个cpu的pytorch截图，装gpu没有截图，gpu后面要带cudnn.）
5.4确定是gpu版本后打y自动安装
6.检测是否安装好
6.1在Anaconda prompt里输入python
6.2继续输入import torch
没有报错就说明pytorch装好了
6.3检查是不是gpu版本
输入torch.cuda.is_available()
这里显示True就说明是装的gpu版本，至此全部装好完成。