首先，找到对应的安装包，双击进入安装。

图示版本anaconda3下载链接            提取码：k4rz 

下面是Anaconda3的手把手安装流程。

按着上述操作流程一步到位，注意Anaconda3的安装位置，安装完会弹出网页，直接关掉即可。

搜索并且打开环境变量。

接下来全点确定进行保存。

打开命令提示符（cmd），并且输入  conda list  后，如下图所示说明成功

检查一下conda环境，在cmd窗口输入conda，出现和下图所示，视为成功。

搜索栏直接搜索或点击Anaconda Prompt (Anaconda3)都可以进入anaconda的base环境，如下图所示。

下一步，查看电脑可用的Cuda版本，在命令提示符窗口输入  nvidia-smi  命令

现在是重点当中的重点“虚拟环境的搭建”

#创建一个虚拟环境
conda create -n [your_env_name（你的虚拟环境的名字）] python==[X.X]（2.5、3.8等)
#示例：比如我要创建一个名字为project_name-env的虚拟环境编译器为python3.8，则输入代码为conda create -n project_name-env python==3.8

#进入虚拟环境
conda activate [你的虚拟环境名]
#示例：conda activate project_name-env

#退出虚拟环境
conda deactivate

创建好的虚拟环境文件夹可以在anaconda文件夹中的envs文件夹里找到

后续的环境配置操作均要在激活虚拟环境的情况下完成！！！！！

下列操作均在虚拟环境中进行！！！一定要进入你自己的虚拟环境！！！怎么进入上面说了。

接下来要安装CUDATookit

我们需要在已进入虚拟环境的命令提示框中输入以下命令，这个cuda版本根据自己的需要修改和使用哈

conda install cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/

接下来要安装cuDNN

你的CUDA必须和cuDNN匹配，以下是匹配列表我安装了CUDA 11.3，所以直接安装cuDNN的8.4.0版本，同样是用清华镜像源来安装，外网限速，所以采用镜像，直接在你的虚拟环境中输入即可

conda install cudnn=8.4.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/

下一步，安装pytorch

pytorch的版本也是和CUDA版本有对应关系的，打开链接查看pytorch链接

复制对应命令，并且在虚拟环境中运行，即可安装

conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

检查是否配置环境成功

复制以下代码并且进行相应替换，可以正常进行并打印出你安装的相应版本，那么你就已经配置成功

#进入虚拟环境
conda activate [你的虚拟环境名]

#输入python来进入python的环境
python

#加载torch
import torch

print(torch.backends.cudnn.version())
#输出8200，代表着成功安装了cudnn v8.4.0

print(torch.__version__)
#输出1.11.0，代表成功安装了pytorch 1.11.0

print(torch.version.cuda)
#输出11.3，代表成功安装了cuda 11.3

torch.cuda.is_available()
#True

制作不易，如果觉得有用可以留个赞嘛，感谢各位大佬