当我们需要使用 PyTorch 进行深度学习任务时，需要在本地计算机上安装 PyTorch 及相应的 CUDA 环境。本文将介绍如何在 Windows 操作系统上通过 Anaconda 安装 PyTorch 及 CUDA 环境。
首先，我们需要下载并安装 Anaconda。可以从官网下载安装程序，并选择合适的版本进行安装。安装过程中建议将 Anaconda 安装在 C 盘中。
安装完成后，我们可以在开始菜单中找到 Anaconda Prompt，并打开该命令行工具。在命令行中，我们可以使用 conda 命令创建一个新的虚拟环境，并在环境中安装 PyTorch 和 CUDA。
具体来说，我们可以使用以下命令创建一个名为 pytorch-g 的新环境，并在环境中安装 Python 3.6：
conda create -n pytorch-g python=3.6
然后，我们可以使用以下命令激活该环境：
conda activate pytorch-g
接着，我们可以使用 pip 命令检查环境中的包是否正确：
pip list
在环境激活后，我们需要下载并安装 PyTorch 和 CUDA。我们可以在 PyTorch 的官网上找到相应的安装程序，但在 Windows 操作系统上，建议使用 conda 命令进行安装。以下是安装命令：
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
其中，pytorch-cuda=11.6 表示安装的 PyTorch 版本支持 CUDA 11.6 环境。安装过程可能需要一些时间，请耐心等待。
安装完成后，我们可以使用以下命令检查环境中的包是否正确：
conda list
如果环境中已经安装了 PyTorch 和 CUDA 相关的包，那么我们可以在 Python 环境中导入 PyTorch 并检查 CUDA 是否可用：
python
import torch
torch.cuda.is_available()
如果返回 True，则说明 PyTorch 和 CUDA 环境已经正确安装。
