在linux环境中使用virtualenv创建虚拟环境，这样就可以在不同，安装：pip install virtualenv；
创建文件夹用于存放虚拟环境，使用命令：virtualenv 环境名称如gpu_test，此时在当前路径下就创建了名为gpu_test的虚拟python环境，进入gpu_test/bin路径，里面有python执行文件。
执行命令：source activate，激活当前虚拟环境，使用deactivate退出当前环境。
如果是windows系统，则是在创建的虚拟环境目录中进入Scripts，执行activate.bat激活环境，执行deactivate.bat退出当前环境。
添加清华源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
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 # 显示镜像源
安装pytorch：conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly
移除清华源：
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
注意：删除的时候最后要有反斜杠"/"，否则报错“CondaKeyError: 'channels': 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/' is not in the 'channels' key of the config file”
Linux 查看NVIDIA版本：nvidia-smi，cuda版本：nvcc -V
安装 pytorch官网命令：
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
使用外部源，去掉-c pytorch：
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c nvidia
参考：
Python使用virtualenv创建虚拟环境的详细步骤_python_脚本之家 (jb51.net)
python学习笔记-Pycharm远程连接服务器的Python虚拟环境(Virtualenv) - 乱石之渐 - 博客园 (cnblogs.com)
（2023）CUDA11.7+Python3.9+Pytorch GPU安装_cuda11.7对应的pytorch-CSDN博客
conda | 设置软件源_conda 腾讯源-CSDN博客
anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
