1、查看本地电脑显卡配置

Windows+r,打开命令行窗口，输入taskmgr,打开任务管理器，可以查看显卡配置

我这里的是AMD集成显卡，它与处理器共享内存，并且通常用于处理计算机的基本图形和显示操作。与NVIDIA做深度学习相比逊色，但是也能使用pytorch。

2、打开pytorch官网：

https://pytorch.org/

进入官网后，往下翻

复制命令，来到终端，我这里使用的是pycharm终端。（其实把pycharm中settings---tools--- shell path-更改成cmd.exe,便和cmd打开的终端没有区别了，读者自行选择）

来到终端，输入之前复制的命令。（事先建议先创建一个虚拟环境，避免很多额外的bugs）创建虚拟环境的教程请看我之前的一篇文章：

https://blog.csdn.net/zhang___jian61/article/details/133711509

粘贴之后按enter键，之后输入y，确定之后继续等待。

安装完毕之后，继续在终端输入python,可以看到>>>表示进入了Python环境。

进入Python环境之后，检测是否安装成功，输入以下命令：

如果没有报错，就安装成功了。

但是如果继续输入torch.cuda.is_available()，检查当前系统是否支持CUDA函数，如果返回false，则可能是配置不当，或者显卡配置不够（笔者就是这种情况，有钱了升级配置~~~）