conda 加速

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

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

# 删除指定channels
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
# 查看所有channels
conda config --show channels
# 换回conda的默认源
conda config --remove-key channels

# Use this to check if pytorch is using cudnn
torch.backends.cudnn.enabled

更新conda命令

conda update -n base -c defaults conda

conda search cudatoolkit
# 查看可以用来安装的cudatoolkit的所有版本都有哪些

conda search cudatoolkit --info
# 查看所有列出来的cudatoolkit的详细信息，包括版本号version，文件网址url，依赖项dependencies
# 文件网址url：
# 直接conda install cudatoolkit，通常下载安装包的速度很慢，因而可以用上面给出的文件网址url来用下载工具去下载这个包，再去本地安装
# 依赖项dependencies：
# 想要使用cudatoolkit，还需要安装什么才可以使用。

# 然后安装本地包
conda install --use-local H:\装机软件\deeplearningsoftware\cudatoolkit-11.1.1-heb2d755_7.tar.bz2

# 查看都有哪些版本
conda search cudnn
# 下图中cudnn 8.1.0.77 出现了两个版本，因而可以先运行一下conda install cudnn=8.1.0.77，看一下默认安装的是哪个版本，然后再决定去下载哪个版本的cudnn 8.1.0.77

# 查看详细信息，并根据提供的网址去下载到本地
conda search cudnn --info
# 之后本地安装即可

conda install cudatoolkit=9.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/
conda install cudnn=7.1.4 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/

Windows下使用：
conda install cudatoolkit=9.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/

# 有时候安装不成功，不用换成国内源，还是用官方源，只是需要强调一下
# 推荐安装语法形式
conda install -c conda-forge  cudatoolkit=9.0
# 想加快安装，推荐使用conda install -c conda-forge，不推荐使用国内源
# 关于-c conda-forge的理解，参考https://blog.csdn.net/qq_43391414/article/details/115069247

在conda环境中，可以直接用conda装cuda和cudnn，缺点是conda源中没有全部版本的cuda和cudnn，而且更新较慢。

# 查看conda源中可以安装的cuda和cudnn版本
conda search cuda
conda search cudnn

# 安装
conda install cuda  # 可指定版本
conda install cudnn   # 可指定版本

如果上述方法安装很慢的话，可以在

https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64/

找到自己想安装的文件URL，而后用第三方下载工具下载的合适目录中，而后在本地目录运行类似以下命令直接安装

conda install cudatoolkit-9.0-1.tar.bz2
conda install cudnn-7.6.5-cuda9.0_0.tar.bz2