conda虚拟环境配置旧版pytorch0.4.1

pytorch更新到1.0稳定版后，用官网命令安装旧版遇到了两个问题：

1. 用pip install .whl安装后，conda list 只有torch 0.4.1, 没有pytorch 0.4.1
2. 用conda命令安装，cudatoolkit没有自适应配置，导致torch.cuda.is_available()=False.

安装环境：Linux python3.6.5 cuda80 cudnn6

修改conda源

清华镜像源已经不支持pytorch了，不过一些基础库还在。

#添加第三方conda源
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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

# 添加科大conda镜像
conda config --prepend channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --prepend channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

# 添加清华conda镜像
conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

用conda命令安装

# conda install pytorch=0.4.1 cuda80 -c pytorch
# 直接用官网的这条命令超慢，甚至可能没有下载速度，去掉 -c pytorch 才能从添加的conda源上下载
conda install pytorch=0.4.1 cuda80

安装好之后进行测试：

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
False

发现cuda调用失败，虽然安装命令的是cuda80，但是实际安装了cudatoolkit9.0.

安装cuda8.0

conda install -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ cudatoolkit=8.0

安装过程会自动对cudatoolkit进行降级，其他模块需要升降级的也会自动进行。
再次进行测试：

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True

成功。

安装torchvision

旧版pytorch 和 torchvision是分开安装的，因此需要单独安装torchvision

conda install torchvision

测试：

>>> import torchvision
>>> 

成功！