用conda下载安装pytorch-gpu版|torch.cuda.is

在linux服务器上安pytorch各种报错，看到帖子说要安cuda、安cuDNN还是不行，不过最后找了个简单办法安了两天终于安好了(；へ：)。

首先，pytorch是有cpu和gpu版本的，如果使用gpu版本的话，要安装对应gpu版本，否则后续后报错（可以用conda list看一下自己是不是安成cpu的了）。pytorch的gpu版本要适配显卡的cuda版本，因此先要查看cuda版本

在服务器输入二者中的任意一句，查看cuda版本。我的是10.1版本，因此要下载10.1版本的pytorch。

> nvidia-smi
> nvcc -V

在下载之前，有个关键步骤（血泪教训）。输入以下命令，看conda下有没有cpuonly这个包，有的话卸载，否则后续默认下载的是cpu版pytorch。

conda list

卸载后在pytorch官网上找到对应的命令进行下载。

因为我的conda是10.1版本，因此将cudatoolkit修改为10.1，具体命令为：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch

下载速度慢的话，可以用国内镜像离线下载再安装，或者添加channels让conda自己使用国内镜像。我用的后者：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ 
conda config --set show_channel_urls yes

相应的安装命令为：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 #去掉之前后面的-c pytorch

> import torch
> print(torch.__version__)
1.4.0
> print(torch.cuda.is_available())
True

终于True了，太不容易我~~~

参考：
使用anaconda安装pytorch（gpu）
解决torch.cuda.is_available()一直返回False的玄学方法之一