conda 与 pip 安装 pytorch小结_pip install pytorch torchvision torchaudio cudatoo_nia_wish的博客

第一种方法，官网命令安装

conda 安装 pytorch-gpu=1.8.0 cuda=11.1 版本
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
pip 安装 pytorch-gpu=1.8.0 cuda=11.1 版本 
pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio===0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
第二种方法，conda seach 安装
 
首先 查找适合版本 
conda search pytorch
如果未出现 gpu版本，需要添加加清华 pytorch 镜像，再次查找 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
其次 安装 适合版本的 pytorch 
加速安装策略
 
conda 加速安装 添加镜像（包括清华和中科大） 
#中科大源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ 
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ 
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ 
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ 
conda config --set show_channel_urls yes
查看镜像是否安装成功 
# 设置成功后可以用以下指令查看是否添加成功
conda config --show channels
pip 临时加速安装 清华镜像 
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  package
增加延迟 防止安装时因延迟断掉 
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  package --default_timeout 1000
                    第一种方法，官网命令安装conda 安装 pytorch-gpu=1.8.0 cuda=11.1 版本conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forgepip 安装 pytorch-gpu=1.8.0 cuda=11.1 版本pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio===0.8.0 -
				想要安装torch，先在这个官网上得到和系统匹配的命令。注意，现在torch版本v1.11暂时不支持算力sm86的GPU，如NVIDIA RTX3090，需要降级安装其他版本。否则报错：查看pytorch支持的算力，和gpu算力：
查看gpu的cuda版本如果安装报错首先尝试添加conda源（即channel）
如果不行就尝试pip安装：（最终是这么解决的）
ref...
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mi...
1.8.0 （太早之前的就不测试了）
# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# CUDA 11.1
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 to