这里将讲述关于pytorch的事。
我们如果直接下载 pytorch 会非常慢，因为原因你懂的，所以，我们要添加专属于 pytorch 的镜像。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes然后我们需要检查自己的 cuda 是什么版本。
win的查找方式自己找，现在我们只说一下 linux 的版本。
这里提供两个办法。
第一个是
cat /usr/local/cuda/version.txt第二个是
nvcc -V这里有一个有意思的地方就是，两个方法查找的版本不一致，如果安装错了版本，导致 pytorch 和 cuda 的版本不一样，就会触发 assert 错误。
在这个我建议以
ncvv -V为准，另外，有的系统可能没有其中一个方法，这属于正常现像。
2020-09-01:
或者使用
nvidia-smi来查看 CUDA 版本。「推荐这个方法」
得到 cuda 的版本后，我们就要得到相应版本的 pytorch。
访问官网。
我们将会选择合适的系统和相应版本的命令，但是，如果没有找到对应版本，千万别胡乱安装，我们可以点击图中红框部分，查找之前的 pytroch 版本。
要知道 9.0.1 和9.0.2 也是完全不同的版本。
另外，我们可以看到安装命令是
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch我们要把 -c 给去掉，变成下面的那样
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1加上 -c 是指从 pytorch 原官网下载，而不是利用镜像。
2020-09-01 更新：
我猜测可能是镜像源改规则了。我通过清华源的规则，并不能下载 torch，所以，我给修改了一下，如下：
auto_activate_base: false
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud我推荐你直接修改
.condarc 这个文件，而不是使用命令行添加的方式。
2021-01-21 清华源的地址依然写错了，所以，在此提一下最新的。
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