windows和Linux系统如何安装指定版本的torch ，且cuda可用，一个命令行解决。

记录：之前踩了很多坑，每次装完之后一测试就是false，有点头秃。想了下，这次成功装上就来写个帖子pick一下，以后不用再一个一个的试别人的经验帖了。

建议使用虚拟环境来管理不同的项目环境，关于如何创建虚拟环境，参见我另一篇博客：使用venv创建虚拟环境

首先，我们需要进入pytorch 的官方网站，百度搜索pytorch，进入官网后选择get started栏目，然后选择previous pytorch version栏目，如下图：

往下滑鼠标，选择你想要装的torch版本和torchvision版本，注意这里有两个注意的地方：

1.确定你是想装cuda版本的torch还是想装cpu版本的torch，选择正确的安装命令行复制；

2.这点我踩坑了，可以发现命令行还分两种，一种是conda安装版本，一种是wheel安装版本，反正我用conda版本安装完，发现import torch命令可以正常通过，但打印torch版本和cuda版本时就会报错，所以建议使用wheel版本的命令行进行安装比较省事；

3.如安装cuda10.2和pytorch1.10.1版本，进入自己上面创建好的虚拟环境使用下面标记的命令即可

 

tips：安装可能会比较慢，建议更改使用国内镜像，如清华源，直接更改源的命令如下：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4.简单验证是否安装成功的测试代码如下，进一步深入验证可参考这篇博客：验证pytorch-gpu和tensorflow-gpu版本是否安装成功：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

打印结果如图。解释一下，cu代表torch时cuda版本：