为了装这个走了太多坑了，所以想写一篇具体教程，有缘人看吧，希望能解决你的问题。（第一次写文章啥也不懂，万一冒犯了啥，麻烦告知我改）
我anaconda很早就装过了，所以这里就不细说了。
电脑配置：win10+1050显卡（很久前买的电脑的）
一些弯路：现在的pytorch安装是可以直接装cuda啥的，但是我是跟着一个up用conda方式装的，没有下载任何东西直接用pytorch指令运行，最后装成功的是CPU版本，而且装CPU后就算再装GPU的也还是CPU的，虽然可以删或者换个环境，但是我删掉了，仍然是不行，所以要装GPU版本的各位建议下载CUDA（就是很慢），别嫌麻烦，不然失败无数次后，会崩溃的。
但是可以用清华源下载，因为我不急所以就懒得弄（可以试试，听说会飞快）
链接：https://blog.csdn.net/zzq060143/article/details/88042075
集显看最下面
1、查看你的硬件
只有NVIDIA的显卡才是可以的，所以可以先查下GPU的版本
打开“控制面板”->直接右上角搜索NVIDIA，打开“NVIDIA控制面板”，得到如下窗口，红框是电脑的GPU型号，红框上面是目前的驱动版本号（这些后面都要用到）。
点击控制面板的“帮助”->“系统信息”->“组件”，可以看到我的电脑目前支持的cuda版本是11.4（可以向下兼容）
也可以进这个网站看你的驱动对应的cuda版本（在link1的table3）
ps：我这是更新过的驱动了，之前版本号就300多，只支持cuda9.0，但是官网的9.0资源有没有了，所以赶紧更新了下版本
关于更新驱动的方法
可以选择用各种驱动软件，但是我的驱动软件告诉我已经到最新，所以直接进英伟达的官网下载最新的驱动链接
我的电脑配置是这么选择的，下载类型我选择studio版本，说是更稳定，选game也行，按搜索后会出现最新的驱动，下载然后安装就好了。
如果装不成功，可以跟我一样下载一个GeForce Experience，界面如下：
按检查更新文件，选择最上面的自己想要的studio或者game版本下载即可。
2、安装cuda
从上一步可以看出自己显卡能够安装的cuda的最高版本，我的是11.4，但是我觉得没必要装这么高版本的，所以自己选择了10.1的。
选定版本后，上官网选择合适的版本下载，以我选择的10.1为例
选好之后，安心等下载就好（速度很慢哦，耐心，等的过程你可以继续下面的）
具体的安装教程我下面给了个博文地址（要是要改安装位置，后面要用，我反正全改d盘去了）
安装好后在终端输入nvcc –version，能出来说明安装好了
3、安装cudnn（这个暂时不安装好像不会影响pytorch的安装）
cudnn要安装和cuda相对应的版本，还是以cuda10.1为例
首先进入官网
建议ctrl+f直接搜索cuda型号，会有非常多的版本，我就选了自己喜欢的，下载了7.6.5的版本，这个要先注册，才能下载
4、pytorch安装
这是最重要的一步了。建议选择pip方式下载，但是前提一定时要装好cuda，因为我之前看到过一篇博文，说不知道为什么这些代码安装的都是cpu版本，我是cpu，gpu都经历过，所以就直接将最后能达到我想要的效果的安装方式。
首先，打开anaconda的prompt命令，创建虚拟环境
conda create -n pytorch_gpu python=3.7
pytorch_gpu是环境名，随便换，python版本也开心就好，但是我之前看有人说太高容易出错
conda activate pytorch_gpu
然后，进入pytorch官网，仍然以10.1为例，选择之前的版本，要是最新的版本直接这个页面就可以了
仍然直接搜索10.1，仍然会有很多版本的（不同的torch、torchvision、torchaudio等），我是选了这个版本的，这是直接pip方式的安装方法
选择1：
cmd进入指定目录的方法：①输入”盘符+ : “②输入”cd+空格+指定路径+回车“
在上述的环境中直接输入：
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
因为我之前看他们说这个装的很慢，而且可能会断网，所以我没选择这个方式，但是我试了一次，中间确实断了，要重来，我就不尝试了
我的选择2：
上面这条命令给了torch的版本为1.7.1，torchvision版本为0.8.2，torchaudio版本为0.7.2，所以进入网站直接下来，避免断网（仍然下的很慢）
进入给定的链接：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
直接搜索，记得根据cuda版本选择合适的选项，别选cpu，我的cuda是10.1，python选的3.7
torch的版本为1.7.1：
torchvision版本为0.8.2：
torchaudio版本为0.7.2（这玩意跟cuda版本就没关系了）：
全部下好记得把他们拖到c盘的users/自己的名字文件夹内（准确的说是anaconda安装的环境中），然后直接在
这里面输入
pip install "torch-1.7.1+cu101-cp37-cp37m-win_amd64"
pip install "torchvision-0.8.2+cu101-cp37-cp37m-win_amd64"
pip install "torchaudio-0.7.2-cp37-none-win_amd64"
输完pip install tor后按tab补全即可，按顺序装吧
（由于我c盘位置不够，我这三个就安装的时候放到c盘，装完我又删了，并不影响使用。但是如果可以还是留着吧，毕竟说不到后面配啥环境说不定会用到）
5、验证是否安装成功
正常来说，按上面装完后一定可以用了，毕竟我走了超级多的弯路。
在配好的环境中，输入python
输入
import torch
没报错就说明torch模块可以正常使用
输入
torch.cuda.is_available()
如果返回Ture说明成功装上GPU版本，如果false说明还是CPU版本
要是有问题可以检查一下驱动是不是有问题以及显卡是否支持cuda，但是只要你按我上面执行，是不会出现这两个问题的。
集显相关
集显不用挣扎着去装cuda和cuDNN，那只支持NVDIA显卡，所以只能装CPU版本，非常简单
1、直接打开anacoda prompt
2、输入conda create -n <名字自己输> python=3.7,以名字叫pytorch为例,python版本也可以自己选择
3、conda activate pytorch
4、打开pytorch官网，选择CPU，复制下面指令，输入到anacoda prompt窗口
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
5、
6、验证是否安装成功
输入python
import torch
import torchvision
上述指令不报错就说明没有问题了。
不行的话就再
pip install torchvision
文章出处登录后可见！
