英伟达MTX150GPU在anaconda下安装pytorch

1.经查MTX150只支持cuda9.1，但是到官网里找不到9.1版本的

2.较多安装pytorch的教程是通过pip安装，使用conda安装的不多
3.安装pytorch的过程
cuda只支持python3.6及以下的环境，所以要在anaconda中安装好python3.6以适配cuda9.1，否则会安装出现问题
安装pytorch前，要先激活python3.6的环境，在这个环境中安装
2）、创建Pytorch环境

    conda create -n pytorch-py3.6 python==3.6

    之后，在加载过程中会弹出提示，输入 y，即可安装。

激活python3.6的环境
conda activate pytorch-py3.6

安装pytorch 可以使用官网来安装pytorch，但安装较慢，可以使用清华镜像来安装
配置清华镜像源

    打开CMD，分别输入以下4行代码：

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

    conda config --set show_channel_urls yes

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

安装pytotrch（cuda9.1版），使用conda命令行安装（via conda）
pytorch官网：https://pytorch.org/

conda install pytorch=0.4.0 cuda91 -c pytorch

然后按照官网指示代码安装（注意，由于我们从国内的镜像源下载，所以要删除最后的 -c pytorch）
所以输入 conda install pytorch=0.4.0 cuda91

5）、安装结束后进行测试

    进入python：python

    导入torch： import torch

import torch时出现问题

一开始查网页以为是numpy版本过低，但update numpy后也没解决问题，实际上在安装pytorch时已经更新了numpy到最新版
另一种可能的原因是numpy版本过高
一般出现这样的错误，主要是因为numpy的版本过高，可以适度降低一下numpy版本，如导入pytorch,即： import torch
用清华镜像重新指定版本是
python3 -m pip install numpy1.14.5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
事实验证就是numpy版本过高的原因，首先先到annoconda的envs里的pytorch对应的环境中pytorch-gpu-py3.6中删掉numpy文件夹，在执行下面的命令行，降低numpy的版本。
conda install numpy1.14.5