之前的文章介绍了tensorflow-gpu的安装方法，也介绍了许多基本的工具与使用方法，具体可以看Ubuntu快速安装tensorflow2.4的gpu版本 。

pytorch也是一个十分流行的机器学习框架，本文将介绍合适所有环境Anaconda下安装pytorch的套路。具体的过程与ubuntu 20.04为系统环境，其它的操作系统过程也是一样的。

Anaconda的方法如果慢可以直接用pip的方式

1、创建空间

 conda create -n pytorch18-new python=3.9

2、执行

https://pytorch.org/

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

一、安装Anaconda

这部分在之前的文章已有介绍可以去观看：Ubuntu快速安装tensorflow2.4的gpu版本

二、安装pytorch

1、添加conda源，加速下载

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/

注意：最后一个linux-64必须填的。如果是windows用win-64。

具体的也可以在链接上查看：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

2、创建Pytorch环境

conda create -n pytorch18

查看环境是否安装成功

conda info --envs

进入环境

conda activate pytorch18

3、安装pytorch

根据自己的安装版本，在pytorch网站寻找代码

网站：https://pytorch.org/

在查找前看一下本机的显示驱动：

nvidia-smi

然后在官网https://pytorch.org/上查找到对应的版本：

如上图得到要执行的脚本，复制代码到本机执行：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

4、测试

1、激活pytorch：activate pytorch18

2、进入python：python

3、测试numpy：import numpy

4、测试pytorch：import torch

torch.cuda.is_available() 返回Ture

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