博主需要做一个深度学习方面的项目，要用到pytorch。下面记录了win10系统配置pytorch的过程。
本机环境
首先罗列一下我的系统环境：
- Windows10
- python3.6.10
- cuda10.2
一、使用anaconda创建新虚拟环境
1、打开Anaconda Navigator，在左边栏选择Environments。
2、选择中间栏的“+”（create）按钮，创建新的虚拟环境，命名为pyenv，选择python版本为3.6。
二、安装pytorch包并测试
1、在Environments这个界面右边栏的搜索框中输入“pytorch”。将搜索范围切换为“all”。勾选pytorch进行安装，之后会发现_pytorch_select也会被一并安装。
2、安装完成后，打开cmd，输入命令“conda activate pyenv”，切换到新建的虚拟环境。输入python，尝试“import torch”，若未报错，则说明pytorch安装成功啦！而且还可以使用”pytorch.__ version __“来查看一下pytorch的版本。到此为止，cpu版的pytorch环境就搭建好啦！（如果需要gpu版的，请继续往下看哦）
三、GPU版本的pytorch配置
前两步如此容易，但可未必高兴得太早了（此处一声低叹）。查阅网上的资料，博主发现torch.cuda.is_available()返回的是true，才说明GPU版本的pytorch可以使用。然而，我得到的是false。所以接下来就得解决这个问题。
此问题的成因是，使用anaconda navigator安装的pytorch版本是1.3.1-cpu，和cuda10.2版本是不匹配的。所以需要到官网（https://pytorch.org/）下载正确的版本。
然后按照上图最后一行”Run this Command“的提示，打开cmd，切换到pyenv虚拟环境，运行该命令，等待安装。
如果出现HTTPerror的话，需要重试一下看能不能成功。博主重试了n多次都没有成功，所以只好把包下载到本地安装了（下载地址会在报错信息中出现）。下载到本地之后，把包放在Anaconda3/pkgs目录。进入该目录下，执行“conda install --use-local ***.tar.bz2”。
再执行一次“conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch”。最后，配置成功就是下面这样子啦！
友情提示：建议将pytorch下载到本地安装，直接下载会经常性习惯性报HTTPERROR，伤不起呀~