新手指南：在Windows10上搭建深度学习与PyTorch开发环境

在踏入深度学习领域的旅程中，正确配置开发环境是至关重要的第一步。本文基于作者在Windows 10平台上的实际经验，整理并分享了详细的安装流程和遇到的问题解决方案。

### 1. 安装PyCharm
- **版本**：5.0.3
- **下载链接**：[百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1eTYTyTG)，提取码：h4ge
- **安装说明**：根据下载包提供的指引进行安装，通常情况下默认设置即可满足需求。

### 2. 安装Anaconda
- **官方下载页**：[Anaconda官网](https://www.anaconda.com/distribution/#download-section)
- **推荐版本**：64位，Python 3.7
- **安装过程**：按照向导指示操作，直至完成。
- **环境变量配置**：需手动将`D:\Anaconda`, `D:\Anaconda\Scripts`, `D:\Anaconda\Library\bin`添加至系统的PATH变量中。
- **常见问题**：如果遇到“环境变量过长”的警告，可以通过创建一个新的环境变量（如`Path_Extend`），并将所有需要的路径添加到这里，然后在原有的PATH变量中引用这个新变量来解决。

### 3. 更换Python版本
- **原因**：为了兼容后续可能遇到的问题，建议使用Python 3.6版本。
- **操作步骤**：通过Anaconda Prompt执行命令`conda install python=3.6`，系统将自动切换至指定版本。

### 4. 安装CUDA
- **准备工作**：首先确保显卡驱动是最新的，并通过NVIDIA控制面板确认支持的CUDA版本。
- **安装过程**：下载对应版本的CUDA安装包并运行，安装完成后记得将CUDA的bin目录添加到PATH中。
- **验证安装**：打开命令行工具，输入`nvcc -V`，若能显示正确的CUDA版本号，则表示安装成功。
- **注意事项**：如果系统中已存在多个CUDA版本，确保将最新或所需版本的环境变量置于最前。

### 5. 安装PyTorch
- **获取安装命令**：访问[PyTorch官方网站](https://pytorch.org/)，根据自己的硬件条件选择合适的配置，复制相应的安装命令。
- **执行安装**：以管理员权限打开命令行工具，粘贴并执行上述命令。安装过程中可能会提示缺少写权限，此时请确保以管理员身份运行。
- **验证安装**：在PyCharm中新建一个Python项目，尝试导入PyTorch库并打印其版本号，以确认安装无误。

### 结语
配置深度学习环境虽然有时会让人感到挫败，但一旦成功，就能为接下来的学习打下坚实的基础。希望本指南能够帮助更多的初学者顺利迈出这一步。