要安装PyTorch框架并配置好环境，可以按照以下步骤进行操作：

安装Anaconda或者Miniconda首先，建议安装Anaconda或者Miniconda，这样可以方便地创建和管理虚拟环境。可以在Anaconda官网（）或者Miniconda官网（）下载对应的安装包，并按照官方文档进行安装。

创建虚拟环境在命令行中输入以下命令创建一个名为"pytorch_env"的虚拟环境：

conda create -n pytorch_env python=3.x

其中，3.x为Python的版本号。

激活虚拟环境激活刚刚创建的虚拟环境：

conda activate pytorch_env

安装PyTorch在激活的虚拟环境中，可以使用conda或pip安装PyTorch。推荐使用conda安装，因为conda会自动处理PyTorch依赖的CUDA和cuDNN等库。在命令行中运行以下命令安装PyTorch（以CPU版本为例）：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

如果要安装GPU版本的PyTorch，可使用以下命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=x.x -c pytorch

其中，x.x为CUDA的版本号。

验证安装安装完成后，可以在Python环境中导入PyTorch，并运行一些简单的代码来验证是否安装成功：

import torch
print(torch.__version__)

至此，PyTorch框架已经安装并配置好了。接下来就可以开始使用PyTorch进行深度学习任务了。