自己配置深度学习环境的时候出了很多问题，最主要自己以前是双系统，ubuntu删了，不太好重装，win10踩了好多坑，最后终于成功了，记录一下过程。
先放一张成果图
1.anaconda下载，从官网正常下，用迅雷速度挺快。附上下载地址 anaconda for windows
需注意：安装过程中，有个Add anaconda to my PATH environment variable,记得选上。
最后，在开始菜单搜索anaconda，有的话就可了，安装成功。
2.安装CUDA和cudnn，这个需要科学上网，得有谷歌号（别着急关掉），很麻烦，我自己搞了个科学上网，这俩下了下来，但不能全部适用。
首先找到你的英伟达驱动，查看gpu型号所对应的CUDA，这个是向下兼容的，也就是说，他说适应的版本及其以下都行，我给的这个链接11.0以下都可以用。打开它
找到组件，这里显示的是 CUDA 11.1.114 说明这个版本以下都可以用。链接：CUDA 和cudnn 提取码：2qkx
cuda的安装，我自己安装的时候出了点问题，第一次安装电脑自动重启了，第二次装就好了。
cmd 命令行 敲 nvcc -V
如果出现上图这样就成功了。
接下来是cudnn，下载完成后，将压缩包解压后，把里面的三个文件夹里面的文件放到CUDA9安装目录相应文件夹下即可(一般安装的目录是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit)。这三个是完全覆盖掉里面的，也就是替换。我在这个装C盘的，
这是博主的路径，第一次装的时候留下了遗留文件，一直没找到那个路径，在C盘里搜的关键字 NVIDA GPU 找到了。替换完成之后，在cmd里面 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite（就是刚才替换文件夹的路径了），然后分别敲两个 deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe。如果以上两步都返回了Result=PASS，那么就算成功了！
到此，cuda和cudnn的安装结束。
3.安装pytorch，tensorflow等等，这个需要给windows换个源，具体是
(1)在windows文件管理器中,输入 %APPDATA%
(2)会定位到一个新的目录下，在该目录下新建pip文件夹，然后到pip文件夹里面去新建个pip.ini文件
(3)在新建的pip.ini文件中输入以下内容
[global]
timeout = 6000
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
或者是 阿里的源 我用的是阿里的
[global]
index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
换好之后 reboot
reboot之后，cmd 敲 pip install tensorflow
或者打开 pytroch 官网 https://pytorch.org/
cmd敲 PIP下的你装的CUDA版本
安装完成之后，敲 import torch
print（torch.__version__)
print(‘ gpu ：’，torch.cuda.is_available())
得到正确的输出就行了 ，True。
这里需要注意一点，有的需要安装VC的缺失内容，你根据报错提示的链接内容下载就行，速度很快
至此，安装结束。
4.为vscode设置工作区
打开之后shift+ctrl+p找到你的anaconda的路径，
正常设置，博主这里是python3.8.5,至此全部完成。
注意：我这里把我自己电脑里装的python卸载装的anaconda里面的python，所以用的话设置的话也是anaconda里面的python.exe。有人用pycharm，我的pycharm弄了很多回，总是弄不好，就想到了用vscode来设置。
