学校的环境已经搭载好了，因为开学延期，可能要5月初才能开学，这几天想在自己的PC上玩玩卷积神经网络，忘记当时怎么搭载的pytorch和TensorFlow环境，导致走了不少弯路。以下基于win10 纯净版。

1. 安装anaconda3，以管理员身份运行。添加环境，在安装的时候要打勾。

2. 安装Nvidia 驱动，和control panel英伟达控制面板，查找cuda版本

3. 打开anaconda prompt，Anaconda-Pytorch中Python3.7创建环境安装  conda create –n pytorch python=3.7

4. 添加清华镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

（这步一定放到最后，报错原因不详）

最后执行pytorch安装

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 （pytorch官网查找cuda版本对应型号，上图我的cuda是10.1）

5. 同样方法构建TensorFlow环境，用pip安装

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0

6. 输入conda list查看包是否齐全

7. pip install --upgrade 要升级的包名

8. pip install future

9. windows下输入 pip --default-timeout=100 install tensorboard

linux下输入 pip --default-timeout=100 install -U  tensorboard

以上顺带解决终端未响应报错的问题

依然报错

pip install future

10． 安装scikit-image

Pip install scikit-image -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

11.安装tqdm

Pip install tqdm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

至此，基本上已经安装了pytorch框架所需的大部分包