Anaconda新建环境并安装GPU版本的pytorch

1. 为什么要新建环境

最近学习深度学习使用GPU训练更快，但在程序运行时发现之前安装的是CPU版本的pytorch.原本想着把CPU版本的pytorch删除，然后换上新的GPU版本pytorch.但一搜索，还挺麻烦的，怕在这过程中出现问题，而且以前写的一些代码也是CPU版本的，怕到时只有GPU版本的会出问题。于是，就想到了在Anaconda里新建一个gpu版本的环境，然后在里面安装GPU版本的pytorch。
在网上找了各种方案，在我这种环境下不太适用，是综合了很多才最终解决，特记录在此。

2. 安装CUDA

这个参考这个链接，写的非常好，可以去给大佬点个赞。点此查看

3. 创建新环境

Step1： 错误介绍
前面的步骤按照上面的链接都还可以，但是我在本地创建环境时，就是各种报错，错误如下：

解决：
网上找了许多，可能是安装环境配置有问题。最后，几经探索才成功。首先，在下图位置找到 .condarc :

然后将里面的内容替换成如下代码，记得一定要把https改为http,要不然又要报另一种错：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

Step2： 创建环境
去搜索框找到 " Anaconda Prompt "，然后打开它：

再在里面输入代码：

conda create -n pytorch_gpu python=3.9
# pytroch_gpu 是环境名
# python=3.9 是你想在新环境下安装的python版本

如图：

成功之后，如图输入命令，查看环境是否新建完成：

4. 安装GPU版本的pytorch

首先，点击链接去选择对应的pytorch,点击获取pytorch,并如下图勾选就会出现安装命令：

其次，打开Anaconda Prompt终端，激活到新建的环境中去， 然后输入上面的命令，即可（可以在运行命令前，关闭电脑防火墙）：

最后，测试安装的GPU版本的pytorch是否可以调用GPU,依次输入下图命令即可：

若显示True，说明成功；反之，不成功，那就只能去看看哪里出现问题了吧。

5. 后记

环境安装真的是个非常玄学的事情，要有耐心去解决！！！