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一、创建Pytorch环境
1.创建虚拟环境
2.安装对应版本的pytorch
二、安装opencv
一、创建Pytorch环境
1.创建虚拟环境
创建虚拟环境conda create -n 环境名字（英文） python=x.x（python版本），如下，我就是创建了一个名字叫pytorch，python是3.8版本的环境。
conda create -n pytorch python=3.8在base环境中执行如上的命令，就会创建一个新的虚拟环境，这个虚拟环境会安装一些基础的包，如下图所示。询问是否安装的时候，输入y。就可以创建环境了。
执行如下命令，激活这个环境。conda activate 虚拟环境名称。
conda activate pytorch
发现base环境变成了pytorch
2.安装对应版本的pytorch
首先想到的肯定是官网安装。conda+重新开放的清华源=神速。此处是我自己的一个大坑。按照大量帖子教学，打开pytorch的官网（https://pytorch.org/）。
由于开头我们通过驱动检测到我的显卡为 RTX2060，最高支持cuda11.1版本，所以我们选择cuda11.1版本的cuda。
然后将蓝色高亮的内容复制下来到cmd下执行, 执行后即安装成功。再进入python检验一下导包貌似没有问题。
但是在后面跑代码的时候，很意外地碰到了一个错误提示AssertionError:Torch not compiled with CUDA enabled，如下图所示：
问题的发现可以在终端中输入python命令，运行python后，输入
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())如果输出的结果是False，那么说明当前的Pytorch版本无法使用显卡。
解决办法：
看了几篇帖子才知道，cuda是向下兼容的，要确保新建的环境的cuda版本要比本地的基础环境低！！
偶然发现，使用官网conda命令下载的，居然全是CPU版本。conda为什么只能下cpu版本，可能是清华源没有对应cuda版本的pytorch，所以会装cpu版的。
开始解决
1、卸载pytorch
pip uninstall torch2.尝试用pip方法重新安装
在此处（https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html）寻找符合自己版本的pytorch-cuda版本，torchvision版本下载。然后进入cmd，使用cd进入whl文件所在的目录，输入
pip install torch-1.7.0+cu110-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.8.1+cu110-cp38-cp38-win_amd64.whl安装成功后，测试环境报错ImportError: numpy.core.multiarray failed to import。通过网上查找资料发现一般情况都是卸载numpy重新安装就好了，但是我卸载了几次重新安装还都是报该错误。
解决步骤:
在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/# numpy依据自己安装的python版本下载对应版本的numpy+mkl至本地安装
安装完再测试成功！
二、安装opencv
进入Anaconda Prompt (Anaconda3)
输入python即可查看python，比如我的是3.8.8版本。
进入网页https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载OpenCv的whl文件
python版本是多少就选带cp多少的，我的是3.8.8版本，我就选带cp38的，电脑是64位就选带win64的
我用的是opencv_python-4.5.5--cp38-win_amd64.whl，然后进入cmd，使用cd进入whl文件所在的目录，输入
pip install opencv_python-4.5.5--cp38-win_amd64.whl
等待安装，用import cv2测试
