Anaconda快速安装pytorch几分钟离线快速安装一定可行 下载缓慢conda install offline pytorch cudatoolkit slowly

Anaconda快速安装pytorch几分钟离线快速安装一定可行

Ananconda是一个集成管理python环境的工具。
只是安装pytorch的时候，慢得让人怀疑人生，甚至需要一天时间才能安装完，真是等的花儿都谢了~
下面有几种方案，都是参考网站上解决的：
方案一：
1、修改conda源为阿里源（main和free似乎是必须，其它的似乎是可选的）：

conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r

conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/Paddle
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/auto
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/biobakery
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/bioconda
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/c4aarch64
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/caffe2
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/deepmodeling
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/dglteam
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/fastai
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/fermi
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/idaholab
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/intel
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/matsci
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/menpo
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/mordred-descriptor
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/msys2
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/numba
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/ohmeta
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/omnia
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/plotly
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/psi4
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch-test
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch3d
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pyviz
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/qiime2
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/rapidsai
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/rdkit
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/simpleitk
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/stackless
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/ursky
conda config --set show_channel_urls yes

2、删除defaults项：
用Everything，搜索.condarc文件，默认在C:\Users[登录用户名]目录下；
打开.condarc文件 删除–default选项。

3、如果不想复杂操作，就执行conda install 命令：
例如（一定不要加 -c pytorch ）：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3.1

此处需要注意cudatoolkit版本，如果不知道，请继续往下看。
如果网速快，建议上述操作，即可等待下载自动完成。
如果网速不快，请继续参考以下方法，肯定可行！
方法二：
1、设置conda源，参考方法一；
2、删除default项，参考方法一；
3、先在pytorch官网，查看cudatoolkit和pytorch版本：

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

比如：
conda install pytorch1.11.0 torchvision0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3.1 -c pytorch -c conda-forge
可以看到pytorch版本1.11.0，cudatoolkit版本11.3.1
4、下载pytorch和cudatoolkit

https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch/win-64/pytorch-1.11.0-py3.8_cuda11.3_cudnn8_0.tar.bz2
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/win-64/cudatoolkit-11.3.1-h59b6b97_2.tar.bz2

可以参考上面的路径，下载对应版本，记得要下载对应的版本，比如cudatoolkit下载11.3.1，那么pytorch选择1.11.0时，py3.8对应python3.8，cuda11.3对应cudatoolkit11.3，注意，cudatoolkit11.3不能随便下，需要查看系统显卡支持的版本：
桌面/【右键】Nvidia控制面板/【菜单】帮助/系统信息/组件，查看NVCUDA64.dll版本


此处显示cuda版本11.4，**cuda版本向下兼容，向上不兼容！**可以选择cudatoolkit11.4及以下版本安装！
5、离线安装pytorch和cudatoolkit
conda install --offline [下载位置]/pytorch-1.11.0-py3.8_cuda11.3_cudnn8_0.tar.bz2
conda install --offline [下载位置]/cudatoolkit-11.3.1-h59b6b97_2.tar.bz2

6、执行安装命令（一定不要加 -c pytorch ）：
conda install pytorch1.11.0 torchvision0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3.1
刚刚已经安装过pytorch和cudatoolkit，会跳过安装，仅安装未安装的依赖工具。
这一步，安装过程估计在几分钟左右。


说明：
只下载pytorch和cudatoolkit，是因为两文件很大，超过1个GB，并且下载后解压出的文件也很多，所以很慢。
而其他几个依赖都很小，基本上都能很快完成。
注意：如果启用了虚拟环境，此时需要将安装包解压到虚拟环境对应的pkgs，否则仍可能从网站下载。一定要激活虚拟环境安装。
cuda版本的支持必须查看显卡驱动，向下兼容，比如显卡组件cuda11.0，则cudatoolkit只能安装cudatoolkit11.0及以下，11.3则不能兼容。

方法三（不推荐）：
1、设置conda源；
2、下载pytorch和cudatoolkit；
3、解压到pkgs目录；
4、打开[Conda_Root]/pkgs/urls.txt文件，并追加两行：
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch/win-64/pytorch-1.11.0-py3.8_cuda11.3_cudnn8_0.tar.bz2
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/win-64/cudatoolkit-11.3.1-h59b6b97_2.tar.bz2
5、再次执行命令：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3.1
方法三，测试好像无效 ，但是我不知道哪有问题。
建议使用方法二，亲测数遍，绝对没有问题！

如果各位有什么问题，欢迎交流！！

编辑：myhappyandy