小编给大家分享一下Anaconda如何配置各版本Pytorch，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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。
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
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
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
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
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
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
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
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
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
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2 conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1 conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cpuonly # CPU 版本
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2 conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1 conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cpuonly # CPU 版本
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2 conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1 conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cpuonly # CPU 版本
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cudatoolkit=11.0 # CUDA 11.0 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 cpuonly # CPU 版本
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=9.2 # CUDA 9.2 conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=10.1 # CUDA 10.1 conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=11.0 # CUDA 11.0 conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cpuonly # CPU 版本
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 cudatoolkit=11.1 # CUDA 11.1 conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 cpuonly # CPU 版本
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 cudatoolkit=10.2 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 cudatoolkit=11.1 # CUDA 11.1 conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 cpuonly # CPU 版本
CPU 版本测试：继续运行 python 进入交互式环境，分别运行 import torch，import torchvision 不报错则安装成功。
GPU 版本测试：继续运行 python 进入交互式环境，分别运行 import torch，import torchvision 不报错， 再运行 print(torch.cuda.is_available()) 输出 Ture 则表示安装成功。
以上是“Anaconda如何配置各版本Pytorch”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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