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。