一、在D盘创建一个Anaconda虚拟环境

1、首先，打开Anaconda Prompt或命令提示符（win+r，cmd，输入activate base）

使用以下命令在D盘的指定目录中创建一个新的虚拟环境（先在指定目录下新建一个文件夹，如pytorch_2.1）：

conda create --prefix=D盘路径 python=版本号

【例】如果在D盘的Software目录下创建一个名为pytorch_2.1的虚拟环境，可以使用以下命令： 

conda create --prefix=D:\SoftWare\Anaconda\anaconda3\envs\pytorch_2.1 python=3.9

2、激活虚拟环境

conda activate D:\SoftWare\Anaconda\anaconda3\envs\pytorch_2.1

设置环境别名：

为了方便管理，可以为新环境设置一个别名。首先，查看当前的环境目录：

conda config --show envs_dirs

然后，将新环境的父目录添加到envs_dirs中：

conda config --append envs_dirs D:\SoftWare\Anaconda\anaconda3\envs

现在，可以使用别名激活环境：

conda activate pytorch_2.1

查看当前所有的虚拟环境：

conda info --envs

删除虚拟环境(在base环境下运行)

（1）首先退出环境

conda deactivate

（2）conda remove -n 环境的别名 --all 或者 conda env remove -p 要删除的虚拟环境路径（通过conda env list查看所在路径）

二、激活虚拟环境后，在该虚拟环境中安装pytorch框架。

进入https://pytorch.org/ 查找对应版本的pytorch安装语句，复制相应的命令到命令行中即可安装。

(1)CPU版：

点击Previous versions of PyTorch，选择自己需要的版本，复制对应的安装语句到虚拟环境中执行

anaconda搭建pytorch环境：conda和whl两种方式_pytorch的conda和wheel-CSDN博客

验证pytorch-cpu是否安装成功

（1）在虚拟环境的命令行中输入python，输入import torch，然后输入torch.cuda.is_available()，如果输出False，说明安装成功（ctrl+z退出python命令行）

或者输入conda list 显示当前环境下安装的工具包：

（2）GPU版

打开命令行，输入nvidia-smi，查询cuda版本，（Windows下cmd输入nvidia-smi命令无效_windowsnvidia-smi-CSDN博客_）其中CUDA Version 后的版本指的是电脑最高支持的cuda版本，所以要安装的pytorch版本能够调用的cuda不能超过这个版本

验证pytorch-gpu是否安装成功

在虚拟环境下，输入python，进入 python 命令行，输入

import torch

print(torch.cuda.is_available())

如果输出True，就是成功了（ctrl+z退出python命令行）

删除已经安装的库

conda remove 库名

安装指定版本的库

 conda install "numpy>=1.21,<1.24"

或conda install numpy=1.23.5

三、在pycharm中使用Anaconda配置好的虚拟环境

1、打开设置

2、添加解释器

3、选择环境，点击ok

如果没有找到创建的虚拟环境，更改下图中Conda executable:中的为_conda.exe，一般在D:\SoftWare\anaconda3目录下（而不是D:\SoftWare\anaconda3\Scripts）就能找见了

4、检测使用