本文只用于记录我的软件安装过程，其中可能有画蛇添足或个人理解错误问题，还望海涵。
最近在上网课的朋友说她安装pytorch装的血压飙升，于是我决定挑战一下并记录安装过程，并以备将来的学习使用。
目录
Anaconda
一、下载
二、一些安装中的注意事项
三、使用
Pytorch
一、选择合适的版本
二、自动下载和安装
三、验证
Anaconda
之前人懒，Python编程一直用的VS中的Python模块，这回专业一点使用Anaconda。
Anaconda是Python的一个发行版本，常打游戏的小伙伴可以理解成一个懒人整合包，里面已经包含了大量实际编程中可能使用到的库，如numpy、matplotlib、pandas等，对于初学者而言相对友好，交互方式有命令行和神器 jupyter 笔记两种。
一、下载
在Anaconda的官网，一键下载。
二、一些安装中的注意事项
安装过程没什么好说的，自己设定好安装路径，值得注意的是安装中会有两个选项
第一个选项的意思是自动将Anaconda加入环境变量，这一步网上众说纷纭，一部分人声称这一步会导致系统故障、无法卸载等严重问题；另一部分则建议勾选以更为方便地自动配置变量。我这里选择了勾选（懒得自己配变量），目前没有出现较大问题。
第二个选项是使用Python3.9作为默认环境，这里根据自己的实际情况进行勾选，没有对多个版本编程环境需要的可以勾上。
三、使用
Anaconda Navigator是一个导航型界面，Anaconda提供的各种功能都可以在这里找到；第二个和三个是python命令行工具，用于交互；第四个是Jupyter笔记，同时具有Python编程和Markdown笔记功能；Spyder是类似Matlab的一种数学交互界面。
Pytorch
一、选择合适的版本
同样进入官网，与一般软件不太一样的是Pytorch是通过命令语句来下载的。
第一行是Pytorch版本，分别为稳定版（Stable）、测试版（Preview）和长期支持版（Long-term Support）。
第二行选择自己的操作系统。
第三行为安装方式，可以选择使用conda或pip的方式进行安装，也可以自行去pyTorch或github提供的源链接去下载。
第四行是语言，说实话我之前完全不知道pytorch居然还支持C++和Java，可能是提供了接口调用？
第五行选择你的计算平台，N卡用户根据你的CUDA版本选择（cmd或powershell中使用命令nvidia-smi）没有CUDA的可以在NVIDIA官网下载，版本过低的在NVIDIA GeForce Experience中更新显卡驱动即可。
ROCm是针对A卡用户的（AMD NO！）
显卡实在不怎么样的可以选择CPU计算，但是不推荐。
二、自动下载和安装
全部选择完成之后将相应的命令复制到cmd或powershell中执行，大约要下载2G左右，速度可能较慢，可以选择清华镜像网站。
三、验证
打开你的命令行，进入python环境
import torch
torch.cuda.is_available()
看见True 大功告成 开启你愉悦头秃的python生活吧
