Anaconda（Win10）使用清华镜像源安装PyTorch步骤及Http错误问题解决方法

1.PyTorch安装（使用Anaconda）

①PyTorch官网选择配置(PyTorch官网)

进入官网，点击Get Started
然后在官网的选择器中选择PyTorch对应的配置信息

Stable版本是PyTorch的稳定版，Preview是未经全面测试的预览版
CUDA版本需要根据显卡驱动版本来选择，官方提供的对照表如下

CUDA Toolkit	Linux x86_64 Driver Version	Windows x86_64 Driver Version
CUDA 10.2.89	>= 440.33	>= 441.22
CUDA 10.1 (10.1.105 general release, and updates)	>= 418.39	>= 418.96
CUDA 10.0.130	>= 410.48	>= 411.31
CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1)	>= 396.37	>= 398.26
CUDA 9.2 (9.2.88)	>= 396.26	>= 397.44
CUDA 9.1 (9.1.85)	>= 390.46	>= 391.29
CUDA 9.0 (9.0.76)	>= 384.81	>= 385.54
CUDA 8.0 (8.0.61 GA2)	>= 375.26	>= 376.51
CUDA 8.0 (8.0.44)	>= 367.48	>= 369.30
CUDA 7.5 (7.5.16)	>= 352.31	>= 353.66
CUDA 7.0 (7.0.28)	>= 346.46	>= 347.62

显卡驱动版本可以在NVIDIA控制面板中查看 控制面板硬件与声音NIVIDA控制面板

选择完后将Run this Command中的命令复制下来

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

②Anaconda中安装

使用Anaconda创建新环境

conda create -n env_name python=3.7   #env_name是所创建的新环境的名称

进入新创建的环境

activate env_name  #env_name为创建的环境的名称

在新环境中运行刚才复制的代码（Http错误处理方法见下）

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

成功下载并安装后就可以验证安装结果了

from __future__ import print_function
import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

输出结果应该大致如下

tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],
        [0.8337, 0.9050, 0.2650],
        [0.2979, 0.7141, 0.9069],
        [0.1449, 0.1132, 0.1375],
        [0.4675, 0.3947, 0.1426]])

如果你成功走到这一步，那么恭喜你，你的PyTorch的安装已经完成了。

2.Http错误问题解决方法

配置清华镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

如果配置清华镜像之后下载速度仍然很缓慢，只需将安装代码中的-c pytorch删除即可

即安装代码如下

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 #删除-c pytorch

conda install 命令 -c 选项的用法如下：

Channel Customization:
-c CHANNEL, --channel CHANNEL
Additional channel to search for packages. These are URLs searched in the order they are given (including file:// for local directories). Then, the defaults or channels from .condarc are searched (unless --override-channels is given). You can use ‘defaults’ to get the default packages for conda. You can also use any name and the .condarc channel_alias value will be prepended. The default channel_alias is http://conda.anaconda.org/.