记录一下Pytorch环境的搭建，省的以后重新搭建环境踩坑。
系统：Windows10专业版，GPU：MX150，包管理：Anaconda。
安装Anaconda3
清华镜像站下载： Anaconda ，最新版会自带一个python3.8.8 。一路next安装即可。安装完会在开始菜单看到下图这些，一般只用最后一个shell命令行，不用GUI。
配置环境变量
安装完成Anaconda后，进行Anaconda的环境变量配置，打开控制面板->高级系统设置->环境变量->系统变量找到Path，添加以下目录。
D:\Anaconda;
D:\Anaconda\Scripts;
D:\Anaconda\Library\mingw-w64\bin;
D:\Anaconda\Library\usr\bin;
D:\Anaconda\Library\bin;
修改国内镜像源
由于Anaconda源在国外，下载需要的包极其慢，所以换国内的镜像源提升下载速度，一般常用清华源和中科大源，这里我是用的中科大源。
打开Anaconda Prompt（以下称其为conda命令行），输入：
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes最后一句的意思是每次下载显示一下用的是哪个源。
新建pytorch专用环境
打开conda命令行，新建一个名叫pytorch的新环境。这里使用的py3.6，据说这个版本做深度学习什么的比较稳定。
conda create -n pytorch python=3.6新建完成后，激活pytorch环境，conda命令行由（base）切换到（pytorch）：
conda activate pytorch
安装Pytorch
在上述环境中安装Pytorch，打开Pytorch官网，选择合适的版本、系统、语言、包管理工具、cuda版本，。复制生成的下载命令，在上述环境中执行。
查询自己的GPU是否支持cuda： CUDA GPU | NVIDIA Developer 。
安装jupyter
在pytorch环境中：
conda install nb_conda安装后打开jupyter：
jupyter notebook
打开后在浏览器显示：
jupyter初体验：验证环境和pytorch的安装是否成功
new一个新文件，选择在我们建立的pytorch环境中。
测试！jpt中使用shift+enter执行代码。不报错说明安装成功。
第二个输出为True的话，表示cuda安装成功，我这出现False是因为在cpu版本下测试的。
配置PyCharm
这个我电脑早就有，不重复安装了，直接使用就行。安装不难，和IDEA、Goland什么的都一样，edu.cn邮箱可以免费用。
新建项目，选择我们建立的pytorch环境，如果没有就点后面三个点，选择Anaconda安装目录下的envs，找到pytorch目录，选择python.exe。
结语
基本到这里就配完pytorch的学习练习环境了，希望以后配环境看看这个记录贴不用再踩坑了！！！！！！