实验室服务器linux环境下在虚拟环境上安装pytorch（CUDA8.0）

在尝试了各种方法后，终于成功在实验室服务器上安装成功Pytorch，下面分享一下自己的过程和一些避雷：

1、首先安装anaconda比较简单

2、在anaconda上使用清华源，这样下载速度会大大提升，不然下载太慢一晚上都下不完，具体步骤可以参考：

https://blog.csdn.net/WannaSeaU/article/details/88427010

3、在Linux上输入以下指令查看CUDA的版本，因为安装pytorch要对应CUDA版本（如果没有CUDA则安装无CUDA版本的）

     第一种：nvcc -V 或 nvcc --version（我一开始输入nvcc -V不行，换成version就可以了奇奇怪怪）

     第二种：cat/usr/local/cuda/version.txt

输入之后，可以查看到当前实验室服务器的CUDA版本，如图所示，我的服务器上CUDA是8.0.61版本：

4、现在我们创建个虚拟环境来安装pytorch，避免之后要安装不同的版本等造成混乱

在命令行输入指令：conda create -n pytorch python=3.6 #将虚拟环境命名为pytorch（也可以命名其他，不影响），环境是用的是python3.6版本（同样可以换成其他版本），回车之后会开始安装，点击yes之后虚拟环境就创建成功了

然后我们便照着图中的提示，输入“conda activate pytorch”激活虚拟环境即可，激活后会自动进入创建的虚拟环境pytorch，如果想要退出，输入conda deactivate即可

5、接着我们便开始准备下载对应CUDA版本的pytorch以及torchversion

官网地址：https://pytorch.org/get-started/locally/

之前的版本地址：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

因为我的CUDA版本其实比较旧了，现在官网上最新的是9.0、10.1、10.2等版本，所以我要在之前的版本地址上下载，找到对应版本的地址：

6、这时我们便参照着官网上给出的命令在虚拟环境pytorch上输入，这里需要注意因为我们先前使用的是清华源，所以输入命令时要将cuda80后的“-c pytorch”删除，不然还是会默认使用官网通道

7、等待下载，下载完成显示

大功告成！

我们可以输入以下代码来测试是否成功，

import torch
import torchvision
x=torch.random(5,5)
print(x)

 

结尾会显示：

撒花！