看了网上很多版本叫你安装gpu版本的pytorch后，自己写了一个比较简单的方法！步骤很少，而且不会出什么问题！
不仅在虚拟环境，在你的最初的那个环境也可以这样安装！而且下载速度很快！亲测有效！
torchvision安装也是同理！
注意我的是安装了anaconda！
安装方法可以参考：
1.知道自己的cuda版本
在cmd命令下输入：
nvidia-smi
2.查找cuda版本对应的pytorch和torchvision
网上可以自己去找！很容易找到。
3.创建你的虚拟环境
先进入命令行，点击它
然后输入
conda create --name d2l python=3.8 -y
d2l是你创建的虚拟环境名字，python=3.8是对应的python版本，你可以自己指定虚拟环境名字和python版本。python版本一定要注意，因为这是为了后面安装pytorch要和对应的python版本已知才行！
4.进入虚拟环境
conda activate d2l
5.下载pytorch和torchvision
在下面这个网页下载，很全！需要注意python和torch对应的版本要一致！
我的是下面红色方框。
如果只是想安装普通版本的torch和tensorflow，就很简单了，直接pip对应python版本的命令就行了。具体参考这篇文章。
6.进入你的虚拟环境，运行如下命令：
pip install torch-1.8.1+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl
如果之前安装了cpu版本的，最好先卸载！
7.安装成功
显示成功！！！
进入程序看看：结果为True，也说明安装成功！！！
8.扩展
如果你想扩展到jupyter notebook上面的话，可以参考以下的文章！
安装好gpu版本的pytorch之后，可以进行一些简单的操作测试一下！
GPU相关：Pytorch_pxyp123的博客-CSDN博客GPU https://blog.csdn.net/pxyp123/article/details/123168428 ;
有问题可以私我，大家一起交流！
Original: https://blog.csdn.net/pxyp123/article/details/123747978
Author: pxyp123
Title: 虚拟环境安装GPU版本的Pytorch
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