本文是整理目前全版本pytorch深度学习环境配置指令，以下指令适用Windows操作系统，在Anaconda Prompt中运行，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
目录
1. 前言
2. 配置镜像源
3. pytorch，torchvision，python 版本对应
4. 创建并进入虚拟环境
5. Pytorch 0.4.1
6. Pytorch 1.0.0
7. Pytorch 1.0.1
8. Pytorch 1.1.0
9. Pytorch 1.2.0
10. Pytorch 1.4.0
11. Pytorch 1.5.0
12. Pytorch 1.5.1
13. Pytorch 1.6.0
14. Pytorch 1.7.0
15. Pytorch 1.7.1
16. Pytorch 1.8.0
17. Pytorch 1.9.0
18. 测试是否安装成功
1. 前言
利用 Anaconda 配置 Pytorch 深度学习环境时利用官网链接给出的安装指令安装会很慢，而且经常报错，为此整理目前全版本 pytorch 深度学习环境配置指令，以下指令适用 Windows 操作系统，在 Anaconda Prompt 中运行。
2. 配置镜像源
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/conda-forge 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/pytorch/ conda config --set show_channel_urls yes
3. pytorch，torchvision，python 版本对应
pytorch，torchvision，python 三者的对应关系来源于 pytorch 官方 github，链接：https://github.com/pytorch/vision#installation
4. 创建并进入虚拟环境
创建一个虚拟环境，其中 pt 是自定义虚拟环境名称，另外根据踩坑经验 python 3.6.5 版本可以适配所有版本的 pytorch，建议创建环境时 python 解释器版本选择 3.6.5 版本。
conda create -n pt python=3.6.5
随后点击 y 同意安装，等待一会进入虚拟环境。
activate pt
5. Pytorch 0.4.1
conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda90 # CUDA 9.0 conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda92 # CUDA 9.2 conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda80 # CUDA 8.0 conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda75 # CUDA 7.5 conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cpuonly # cpu 版本
6. Pytorch 1.0.0
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda100 # CUDA 10.0 conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 # CUDA 9.0 conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 # CUDA 8.0 conda install pytorch-cpu==1.0.0 torchvision-cpu==0.2.1 cpuonly # cpu 版本
7. Pytorch 1.0.1
conda install pytorch==1.0.1 torchvision==0.2.2 cudatoolkit=9.0 # CUDA 9.0 conda install pytorch==1.0.1 torchvision==0.2.2 cudatoolkit=10.0 # CUDA 10.0 conda install pytorch-cpu==1.0.1 torchvision-cpu==0.2.2 cpuonly # cpu 版本
8. Pytorch 1.1.0
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 # CUDA 9.0 conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 # CUDA 10.0 conda install pytorch-cpu==1.1.0 torchvision-cpu==0.3.0 cpuonly # cpu O版本
9. Pytorch 1.2.0
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2 conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 # CUDA 10.0 conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cpuonly # cpu 版本
10. Pytorch 1.4.0
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2 conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1 conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cpuonly # cpu 版本
11. Pytorch 1.5.0
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.上一篇：python基础学习之生成器与文件系统知识总结下一篇：Python unittest框架操作实例解析 热门搜索：
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