学校的环境已经搭载好了，因为开学延期，可能要5月初才能开学，这几天想在自己的PC上玩玩卷积神经网络，忘记当时怎么搭载的pytorch和TensorFlow环境，导致走了不少弯路。以下基于win10 纯净版。
1. 安装anaconda3，以管理员身份运行。添加环境，在安装的时候要打勾。
2. 安装Nvidia 驱动，和control panel英伟达控制面板，查找cuda版本
3. 打开anaconda prompt，Anaconda-Pytorch中Python3.7创建环境安装 conda create –n pytorch python=3.7
4. 添加清华镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
（这步一定放到最后，报错原因不详）
最后执行pytorch安装
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 （pytorch官网查找cuda版本对应型号，上图我的cuda是10.1）
5. 同样方法构建TensorFlow环境，用pip安装
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
6. 输入conda list查看包是否齐全
7. pip install --upgrade 要升级的包名
8. pip install future
9. windows下输入 pip --default-timeout=100 install tensorboard
linux下输入 pip --default-timeout=100 install -U tensorboard
以上顺带解决终端未响应报错的问题
依然报错
pip install future
10． 安装scikit-image
Pip install scikit-image -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
11.安装tqdm
Pip install tqdm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
至此，基本上已经安装了pytorch框架所需的大部分包
