conda install pytorch=1.6.0 torchvision cudatoolkit=11.1 -c pytorch

这个命令是用来在Anaconda环境中安装PyTorch深度学习框架及其对应的依赖库的。具体地，通过conda命令的install子命令，我们可以安装Python的包管理器conda所提供的软件包。

在这个命令中，"pytorch=1.6.0"指定了要安装的PyTorch版本为1.6.0。"torchvision"是PyTorch内置的一个图像处理工具库，也会被安装。"cudatoolkit=11.1"表示使用的CUDA版本为11.1，CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台，使用它可以充分发挥显卡的计算能力，提升深度学习任务的效率。

"-c pytorch"这个参数表示从PyTorch的官方conda频道下载安装包。官方频道提供了PyTorch官方发布的软件包，具有很高的可靠性和稳定性。

通过执行这个命令，系统将自动下载并安装指定版本的PyTorch、torchvision和对应的CUDA工具包。安装完成后，你就可以在Python环境中使用PyTorch进行深度学习任务的开发了。

总结起来，这个命令的作用是在Anaconda环境中安装PyTorch和相关工具，使你能够使用PyTorch进行深度学习任务的开发和实验。

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电脑中下载cuda10.1安装包后应该怎么安装与配置到我的环境变量中，才能让我正确地在anaconda prompt中使用这条指令conda install pytorch=1.6.0 torchvision=0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

以下是安装和配置cuda10.1的步骤：

1. 下载cuda10.1安装包并安装。安装过程中需要注意选择正确的安装路径和组件，一般建议选择默认选项。安装完成后，cuda10.1会被安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1目录下。

2. 将cuda10.1的路径添加到环境变量中。打开系统属性窗口，点击高级系统设置，进入高级选项卡，点击环境变量，在系统变量中找到Path变量，点击编辑，在变量值的末尾添加C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp;。确认修改后，关闭所有对话框。

3. 验证cuda10.1是否安装成功。打开命令提示符，输入nvcc -V，如果出现以下信息，则表示cuda10.1安装成功：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_Pacific_Daylight_Time_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243

4. 在anaconda prompt中使用conda install pytorch=1.6.0 torchvision=0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch指令，即可成功安装pytorch和torchvision，并使用cuda10.1作为计算后端。

conda install pytorch=1.6.0 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch，这条指令可以让pytorch成功安装并运行吗

如果您的系统满足要求，这条指令应该可以成功安装并运行PyTorch 1.6.0和对应的torchvision和cudatoolkit。请注意，这条指令需要安装适用于您的系统的CUDA工具包（这里是10.1），并且您的系统需要支持CUDA。如果您的系统不支持CUDA，您可以使用CPU版本的PyTorch进行安装和运行。