前言
由于本人科研任务安排，这份心得应该在课程前与大家分享，为此结合群里的问题，根据官方教程总结解决方案，学习pytorch的感想。附上Datawhale PyTorch的教程官网：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/index.html非常好的教程，大家赶紧学起来。
问题：环境配置过程中路径和pytorch调用
【1】搭配开发环境：Anaconda[jupyter notebook] + PyCharm
软件下载和安装按照Datawhale官方教程即可，非常清晰。但是，注意最好先安装Anaconda 再安装 Pycharm。
【Anaconda】
用于环境管理和包管理，下载时会自带python版本。python也可以在官网上下载，推荐下载3.6以上的主流版本。Anaconda包含编译器jupyter notebook。写代码时是在跳转的网页上进行，可以逐块，逐句执行。
【Pycharm】编译器
它是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。（对于入门的人员来说很方便，有输入提示{是好是坏根据个人需求和理解而定}，终端和直接运行出结果等功能都集成到一起）。
【Anaconda< ---- >Pycharm的关系】
安装Anaconda就是为了帮助解决使用Pycharm（当然也包括其他的Python IDE）在创建不同的软件项目时可能需要python版本不同且需要的软件包不同而产生的问题 。因为Pycharm可以通过添加conda编译器环境来进入Anaconda创建的虚拟环境。
【2】环境配置
【Anaconda】
Step1: 点击电脑Win键或者开始键，找到下载好的Anaconda文件夹，展开后的Anaconda Prompt (Anaconda)，单击打开。
Step2: 创建虚拟环境和查找，按教程指令即可。
Step3: 查询自己电脑或工作站上的CPU和GPU情况。
Step4: 进官网下载Pytorch，点击Start Locally。初始其会根据你电脑的状态初始推荐选项，但是你要根据你自己的需求和硬件能力进行选择，官网提示：CUDA-10.2 PyTorch builds are no longer available for Windows, please use CUDA-11.3，看教程中这部分的注释即可。还有一个要注意的是，他和Git不一样，下载时是在这里（如下图），不是粘贴网站。将这段命令粘贴到你在Anaconda Prompt (Anaconda)中创建的虚拟环境下即可，直接回车enter。关于换源下载，看官网教程即可。
Step5: 验证是否成功安装。
Step6: 开始用Pytorch工作，两种方式：jupyter notebook 和 Anaconda Prompt (Anaconda)中的虚拟环境，建议前者。但是，有一个问题是：此时打开jupyter notebook--->>import pytorch会显示没有这个包。很多人都中招了。解决如下【两种方式】：
解决思路：查验当前的开发环境，在一开始说了Anaconda是环境和包的管理，那就找它，在电脑开始界面，找到Anaconda Navigator（绿色蟒蛇的icon)，单机进去。
【方式一】点击左边的环境键，会出现你刚才在Anaconda Prompt (Anaconda)所创建的虚拟环境和本身初始的基础环境，默认打开是“base(root)”根环境，点击后面的三角符号，会显示包，里面没有PyTorch当然不能用了，解决方式，打开Terminal后conda install XXX即可。然后再重新打开jupyter notebook.
【方式二】直接切换PyTorch环境，注意这里显示的PyTorch不是固有的，这是你在创建虚拟环境时的环境名称！！！你的虚拟环境名称叫“haha”，这里就显示“haha”。因为，上面操作你在这里下载了PyTorch，并且的已验证，然后，此时在点击下面的open with jupyter notebook，就可以使用pytorch了！！哇哈哈。
【PyCharm】
Step1:下载PyCharm,安装。
Step2:配置环境，按照教程即可。
注意：添加conda环境时，一定选择你创建虚拟环境下的Python.exe，因为，那里面有你刚才下载的PyTorch!!!，否则，还要重新pip install ，费时费力，还占内存。
Step3:验证即可。
开始PyTorch的快乐之旅吧，快乐才刚开始，坚持住。