搭建PyTorch环境的步骤如下：
安装Python：首先需要安装Python，PyTorch支持Python 3.6及以上版本。
安装pip：pip是Python的包管理工具，可以用来安装PyTorch及其依赖。在Python 3.4及以上版本中，pip已经内置安装了，可以跳过该步骤。
安装PyTorch：使用pip命令安装PyTorch。可以在PyTorch官方网站（https://pytorch.org/）上找到对应的安装命令。例如，如果你使用的是Windows系统，Python版本是3.7，CUDA版本是10.2，可以使用以下命令安装：pip install torch==1.7.0+cu102 torchvision==0.8.1+cu102 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
安装CUDA（可选）：如果你的电脑有NVIDIA显卡并且想要使用GPU加速，可以安装CUDA。CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台，可以提高深度学习训练的速度。根据你的显卡和操作系统版本，下载对应的CUDA安装包并按照官方指南进行安装。
安装cuDNN（可选）：cuDNN是NVIDIA提供的针对深度学习加速的库，可以提高PyTorch的性能。根据你的CUDA版本，下载对应的cuDNN库，并按照官方指南进行安装。
安装其他依赖库：根据你的项目需求，可能还需要安装其他的Python库，例如NumPy、Matplotlib等。
安装完成后，你就可以导入PyTorch并开始使用了。可以使用以下命令验证PyTorch是否成功安装：import torch