如何在Windows 10和Ubuntu系统上分别安装Anaconda、CUDA 10.1、PyTorch 1.4，并配置PyCharm进行深度学习项目开发？

在Windows 10和Ubuntu上配置深度学习环境是进行相关项目开发的重要步骤。为了帮助你系统地完成这一过程，我推荐你参考这份资料：《深度学习环境配置：WIN10&Ubuntu双系统Anaconda+CUDA+PyTorch+PyCharm安装指南》。该指南详细介绍了在不同操作系统上安装和配置所需软件的步骤。

参考资源链接：[深度学习环境配置：WIN10&Ubuntu双系统Anaconda+CUDA+PyTorch+PyCharm安装指南](https://wenku.csdn.net/doc/6guxj6khsf?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要安装Anaconda，它是Python的一个包管理和环境管理系统。在Windows 10上，从Anaconda官网下载相应安装包，运行安装程序时勾选将Anaconda路径添加到系统环境变量中；在Ubuntu上，通过命令行进行安装。安装完成后，分别在CMD和终端运行`conda list`，查看已安装的包列表，确保Anaconda成功安装。

接下来，是安装CUDA。由于PyTorch版本为1.4，因此推荐CUDA 10.1版本。在Windows 10上，从CUDA官网下载对应版本的安装包进行安装，并在安装过程中勾选所有组件；在Ubuntu上，同样下载并遵循官方指南安装。安装后，运行`nvcc -V`来验证CUDA是否安装成功。

然后是PyTorch的安装。在命令行中运行`conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch`命令，这个命令会自动处理依赖关系并安装PyTorch。在安装完成后，通过Python环境导入torch模块并检查版本，以确认安装无误。

最后，安装PyCharm。对于Windows 10用户，从PyCharm官网下载社区版或专业版，并在安装过程中选择添加到系统环境变量；在Ubuntu上，下载适用于Linux的版本。安装完成后，设置Python解释器路径，并新建Python文件测试环境是否配置正确。

通过遵循以上步骤，你将能够在Windows 10和Ubuntu系统上成功搭建起深度学习的开发环境，并准备好开始你的项目开发。这份指南不仅涵盖了安装和配置的细节，还提供了对于操作系统差异的明确指导，是系统学习和实践深度学习环境配置的宝贵资源。

参考资源链接：[深度学习环境配置：WIN10&Ubuntu双系统Anaconda+CUDA+PyTorch+PyCharm安装指南](https://wenku.csdn.net/doc/6guxj6khsf?spm=1055.2569.3001.10343)