1. 创建PyTorch虚拟环境

利用anaconda创建名为py39torch1101的虚拟环境，使用python版本为3.9，PyTorch版本为最新版的1.10.1。
conda create -n py39torch1101 python=3.9
如果执行过程中出现CondaHTTPError（如下），可能是没有配置国内的conda镜像源，或者是由于网络访问不通畅的原因造成的。因此首选需要检测网络是否能够正常访问外网，然后可以考虑更换国内源（conda换源参考链接）。

CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url
https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64/current_repodata.json
Elapsed: -

An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL. HTTP errors
are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.

If your current network has https://www.anaconda.com blocked, please
file a support request with your network engineering team.

‘https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64’

解决完问题之后重新执行安装命令，安装成功后会有如下显示。

2. 安装PyTorch

2.1 检查cuda版本
使用nvcc -V命令查看cuda版本，结果显示cuda运行版本为11.3。

2.3 切换虚拟环境
切换conda执行环境为刚才安装好的py39torch1101（环境名）中进行PyTorch安装。

conda activate py39torch1101

2.2 安装PyTorch
打开PyTorch官网，选择自己对应的系统类型、cuda版本，然后复制上图红框中的命令到主机上运行安装。

2.3 检查PyTorch安装是否成功
启动python解释器，执行以下命令

import torch #导入PyTorch
print(torch.cuda.is_available()) # 检查cuda是否可用
print(torch.cuda.device_count()) # 查看GPU数量

如果以上命令都能够得到正确的结果，则说明PyTorch已经安装成功了

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