梗概：

1. Anaconda的安装
2. 检查有无NVIDIA GPU
3. PyTorch的安装

在安装过程中最先看的教程是在简书里面的文章，非常完美，来自于一个学长推荐，现在找不到了真是可惜，但可以参考 https://gitee.com/datawhalechina/thorough-pytorch 只是我觉得这个教程当中部分step不是递进关系，而是并列关系，对小白来说很容易理解错误

此处详情安装教程我建议参考：Anaconda 的安装教程（图文）_郝凌峰 数据挖掘的博客-CSDN博客_anaconda安装

以下记录我在安装过程中思考的一些问题：

为何需要安装Anaconda？

答：Python使用过程中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当我们使用Windows的时候，经常为了安装几个模块包花费好多时间，这真是太 爽 辣。幸运的是，Anaconda可以帮我们省去很多类似的麻烦，需要注意的是Anaconda不是语言（我当时一直以为是语言/doge），它只是python的一个集成管理工具或系统，它把python做相关数据计算与分析所需要的包都集成在了一起（你可以理解为它是一个超市送货员，负责把规定的货物堆放在一起），我们只需要安装Anaconda软件就行了，其它什么都不用装，包括python软件。

为何需要使用虚拟环境？

1.虚拟环境是什么？ 

通俗的来讲，虚拟环境就是借助虚拟机来把一部分内容独立出来，我们把这部分独立出来的东西称作“容器”，在这个容器中，我们可以只安装我们需要的依赖包，各个容器之间互相隔离，互不影响。譬如，本次学习需要用到Jason，我们可以做一个Jason的虚拟环境，里面只需要安装Jason相关包就可以了，需要Vector库，就在开辟一个独立空间来学习Vector库相关就行了。

2.为何要用虚拟环境？

如果有相关实战经验，能够发现在实际项目开发中，我们通常会根据自己的需求去下载各种相应的框架库，如Scrapy、Beautiful Soup等，但是可能每个项目使用的框架库并不一样，或使用框架的版本不一样，这样需要我们根据需求不断的更新或卸载相应的库。这将直接影响我们的Python环境，从而会让我们的开发环境和项目造成很多不必要的麻烦，管理也相当混乱。

举下列两个例子进行具体说明：

场景1：项目A需要某个库的1.0版本，而项目B需要这个库的2.0版本。如果没有安装虚拟环境，那么当你使用这两个项目时，你就需要来回地卸载安装了，这样很容易就给你的项目带来莫名的麻烦

场景2：公司之前的项目需要python2.7环境下运行，而你接手的项目需要在python3环境中运行，想想就应该知道，如果不使用虚拟环境，这这两个项目可能无法同时使用，使用python3则公司之前的项目可能无法运行，反之则新项目运行有麻烦。而如果利用虚拟环境则可以分别为这两个项目配置不同的运行环境，这样两个项目就可以同时运行。