环境配置之：pip一步到位解决pytorch-gpu安装

在开始之前，我们需要确保你的系统已经安装了CUDA和cuDNN，这是PyTorch运行在GPU上的必要条件。如果你还没有安装，你可以参考NVIDIA的官方文档进行安装。
首先，我们需要明确一点，pip并不总是提供像conda一样便捷的服务，它需要我们手动解决很多版本适配的问题。然而，我们可以使用pip的指定版本安装功能，直接一步到位安装我们需要的PyTorch版本。
在命令行中输入以下命令：
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2
这条命令将会安装PyTorch 1.7.1，torchvision 0.8.2和torchaudio 0.7.2，这些版本都是与CUDA 10.1兼容的。
如果你发现下载速度很慢，你可以尝试寻找一些网盘资源或者换源下载。
安装完成后，我们需要配置环境变量。在PyCharm中，你可以按照以下步骤进行配置：打开编译器，右上角选择Edit Configurations，然后点击Environment variables，找到并修改CUDA的路径。如果没有找到，你可以新建一个，路径就是你的CUDA安装位置。
对于Windows的整体环境配置，你可以在搜索栏中输入“环境变量”，然后按照提示找到并添加CUDA的两个路径。这些路径通常在你的CUDA安装位置下。
完成以上步骤后，你的PyTorch-GPU环境应该已经配置完成。你可以通过运行以下代码来验证：
import torch
print(torch.version)
如果能够成功打印出你安装的PyTorch版本号，那就说明你已经成功地配置了PyTorch-GPU环境。
需要注意的是，不同的CUDA版本和操作系统可能需要不同的配置方法。如果你在配置过程中遇到问题，你可以参考NVIDIA的官方文档或者在相关的开发者论坛上寻求帮助。同时，不要忘记保持你的pip和setuptools是最新版本，这样可以避免一些潜在的问题。
希望以上信息对你有所帮助。在配置环境的过程中遇到任何问题，都可以随时向我提问。祝你在深度学习的道路上越走越顺利！