重装GPU PYTORCH 虚拟环境（python=3.6,torch=1.2.0）
#####1 安装anaconda
2 conda update conda
3 conda update anaconda
4 conda update python（检查版本 Python --version）
5 conda update --all
6 镜像源
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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
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
注:(遇到过一个小问题，添加完镜像源后有问题。如果说镜像源还是有问题，可以试一下用记事本打开condarc，把https改成http,然后去掉default。反正可以解决。)
7安装cuda https://developer.nvidia.cn/zh-cn/cuda-toolkit（将原来的com改成cn,一秒钟打开）（版本号看gpu cuda 11.1）(自定义不选nsight大头的两个)(验证 nvcc --version)/cuDnn(解压后的bin include lib复制到cuda里)（验证cd一下extras/demo_suite这个路径 deviceQuery.exe）
8清华园镜像装pytorch
验证（import torch////torch.cuda.is_available）
# 添加清华源的pytorch
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/
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0
# 其实也就是说，无论你想安装什么版本的pytorch,在你已经conda换源之后，到官网上选择合适的版本删除安装命令最后的 -c pytorch，才会采用清华源安装。
