深度学习从入门到入土，安装软件及配置环境踩了不少坑，过程中参考了多处博主给的解决方法，遂整合一下自己的采坑记录。
（若遇到不一样的错误，请参考其他博主答案解决）
笔者电脑系统为win10系统，在此环境下安装
- Pycharm 5.0.3
- Anaconda 3
- Python 3.6.9
- cuda 10.1
- Pytorch 1.3.1
1.安装Pycharm 5.0.3，顺带下载地址：
PyCharm5.0（32/64）位下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1eTYTyTG 密码：h4ge
此处安装一步到位，直接参考下载包安装步骤。
2.安装Anaconda 3
官方下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
选择合适自己的版本，此处笔者选择64位的Python3.7，安装步骤下一步到底。
然后添加环境变量：
D:Anaconda
D:AnacondaScripts
D:AnacondaLibrarybin
【采坑一】由于此前安装的软件过多，导致添加环境变量的时候出现提示【此环境变量太大，此对话框允许将值设置为最长2047字符】。
【解决方法】
在环境变量 中添加Path扩展Path项，新建【Path_Extend】（名字任取），然后在原Path中添加【%Path_Extend%】，
之后需要添加到Path中的环境变量，添加到【Path_Extend】中即可。
3.安装python 3.6
由于当时参考的博客的博主贴出后续遇到小问题而回退，python3.6，笔者也按步骤更换为python 3.6版本
在【开始】打开
然后输入：conda install python=3.6，自动回退到python3.6版本
4.安装cuda，先更新显卡驱动然后在显卡驱动空着面板系统信息处查看支持的cuda版本
下载好安装包后，下一步到底，等待安装完成
然后添加环境cuda变量
在系统【Path】中添加cuda安装目录下的bin文件
【C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2bin】
打开CMD
输入：nvcc -V
若能查看到Cuda版本号，说明cuda及环境变量配置成功。
【采坑二】若同时安装多个版本的cuda，可把需要用到的cuda对应的版本环境变量放在Path前面
（笔者以前安装了cuda9.0，此时安装了cuda10.1，把cuda 10.1的环境变量添加到前面后，在cmd输入nvcc -V，此时cuda版本显示为10.1）
5.安装【Pytorch】
搜索【Pytorch官网 https://pytorch.org/】然后选择相应的版本 复制命令
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
【管理员身份】打开CMD 然后 粘贴 安装 Pytorch的命令等待安装
然后 y 等待下载安装
如果没有 管理员身份运行 将会提示：Missing write permissions in:
打开pycharm检查pytorch安装是否成功，新建py工程，输入代码
打印出版本号：
到此所需要的环境及配置安装完毕
【备注：安装 Pytorch 和 CUDA 遇到的错误很多，主要是版本号没对上，此处只记录最终可用的版本
（信心满满开始学习，差点死在环境配置上，记花了两天时间安装软件及环境的路程）】
文章来源: 博客园
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