PyTorch安装指南：CPU与GPU版本及CUDA卸载教程

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首先，你需要安装Anaconda。Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的开源平台，包括Python、conda和包管理器。你可以从Anaconda官网下载并安装适合你操作系统的版本。

安装完Anaconda后，打开Anaconda Prompt终端，创建一个新的虚拟环境。我们可以使用以下命令来创建一个名为pytorch的环境：

conda create -n pytorch python=3.10

然后激活并进入环境：

conda activate pytorch

接下来，我们将安装PyTorch。在官网选择CPU版本的PyTorch。复制底下生成的代码到Anaconda Prompt终端中：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly-cpytorch

安装完成后，输入python，然后输入import torch，如果返回下一行证明安装完成。接下来配置Jupyterbook的kernel，继续在pytorch这个新环境下进行：

python -m ipykernel install --user --name=pytorch --display-name="PyTorch (CPU)"

以上步骤是PyTorch CPU版本的安装过程。如果你需要安装GPU版本的PyTorch，你需要先确认你的机器上是否已经安装了NVIDIA显卡和CUDA。你可以在Anaconda Prompt终端中输入以下命令来检查（注意：此命令实际上是CPU版本的安装命令，用于此处仅为说明检查环境的过程，实际检查CUDA应使用系统命令或NVIDIA工具）：

# 此处仅为示例，实际检查CUDA应使用其他方法
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly-cpytorch

如果你需要安装GPU版本的PyTorch，你需要先安装CUDA。你可以从NVIDIA官网下载并安装适合你显卡的CUDA版本。在安装过程中，你需要选择与你的显卡匹配的版本。安装完成后，重新启动你的计算机并检查CUDA是否已经正确安装。

安装好CUDA后，在Anaconda Prompt终端中使用以下命令安装GPU版本的PyTorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch

如果你需要卸载CUDA，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 备份你的数据：在卸载CUDA之前，你需要备份你的数据，以避免意外情况导致数据丢失。你可以将需要备份的数据复制到U盘或云存储中，确保数据的安全。

2. 打开控制面板：你可以在开始菜单中找到它，或者通过运行应用程序输入“控制面板”来找到它。在控制面板中，找到“程序”选项，并点击它。然后在“程序和功能”下找到CUDA，右键点击它，选择“卸载”。系统会提示你是否真的要卸载CUDA，如果确定卸载，请点击“确定”。等待片刻，待卸载完成后，请点击“关闭”。

3. 删除残留文件：在开始菜单中找到“计算机”，右键单击它，选择“管理”。打开计算机管理窗口后，点击左侧的“服务和应用程序”，选择“服务”。然后将所有包含NVIDIA的服务全部停止，并将启动类型改为“禁用”。接下来，右键单击开始菜单，在弹出的快捷菜单中选择“运行”，输入“regedit”后打开注册表编辑器。在注册表编辑器中，依次展开HKEY_LOCAL_MACHINE -> SOFTWARE，找到所有与NVIDIA和CUDA相关的文件夹，并删除它们。

4. 清理注册表：在开始菜单中找到“运行”，输入“cmd”打开命令提示符。在命令提示符中输入以下命令来删除NVIDIA的注册表项：

    reg delete HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\NVIDIA Corporation
    reg delete HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Wow6432Node\NVIDIA Corporation

   退出命令提示符。

5. 重启电脑：为了确保所有更改都能生效，请重启电脑。

以上就是PyTorch CPU版本的安装过程、GPU版本的安装过程以及CUDA的卸载教程。希望对你有所帮助，同时推荐你使用百度智能云文心快码（Comate）来更高效地编写和管理代码。