如何在Windows10系统上通过Anaconda环境安装支持GPU的PyTorch并设置环境变量？请详细说明每个步骤。

在Windows10系统上通过Anaconda环境安装支持GPU的PyTorch，首先需要确认你的GPU是否支持CUDA。可以通过设备管理器查看GPU型号，并在NVIDIA官方网站确认CUDA兼容性。如果有旧版本的CUDA，需先进行卸载，然后从CUDA工具包存档页面下载最新版进行安装。安装CUDA时，为了避免与Visual Studio冲突，应选择自定义安装并取消相关选项。

参考资源链接：[Windows10+Anaconda+GPU+PyTorch安装教程](https://wenku.csdn.net/doc/7yypyy7g36?spm=1055.2569.3001.10343)

安装完NVIDIA驱动和CUDA后，需要设置环境变量，以便系统能够识别CUDA路径。这可以通过控制面板或系统属性进行设置。验证安装成功的方法通常是运行CUDA的示例程序或通过NVIDIA控制面板查看CUDA版本。

接下来，需要安装CUDNN，这是CUDA的深度学习库，必须与CUDA版本匹配。在NVIDIA开发者网站注册账号并完成问卷后，下载相应版本的CUDNN。下载的压缩包通常包含bin、include和lib三个文件夹，需要将这些文件夹中的内容复制到CUDA的对应目录，覆盖原有文件。

安装Anaconda，这是一个便捷的Python环境管理工具。安装向导会引导你完成安装，可以选择不创建默认环境。安装后，为了隔离不同项目，建议在Anaconda中创建一个新的虚拟环境。例如，可以使用命令`conda create -n pytorch python=3.6`创建一个名为pytorch的环境。使用命令`activate pytorch`激活该环境，然后在该环境中安装PyTorch。安装命令可以是`conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.x`，其中10.x需替换为实际的CUDA版本号。如果下载速度慢，可以通过添加清华镜像源来加速安装过程，命令如`conda config --add channels ***`。

以上步骤涵盖了从硬件兼容性检查，到安装驱动和库，再到环境设置，以及通过Anaconda构建Python环境并安装PyTorch的完整流程。遵循这些步骤，你应该能在Windows10系统上成功配置一个支持GPU加速的PyTorch开发环境。

参考资源链接：[Windows10+Anaconda+GPU+PyTorch安装教程](https://wenku.csdn.net/doc/7yypyy7g36?spm=1055.2569.3001.10343)