Ubuntu下面就不要直接在环境中安装cuda这些难以安装的内容了，直接安装anaconda然后再创建虚拟环境就好了。安装anaconda很简单，只要在属性里面将可执行勾选，然后sudo ./xxxx.sh就行了
安装结束需要更改Pip和conda源，不改的话影响下载速度
pip源改变方法：
在home下创建.pip文件夹，然后在.pip文件夹中创建pip.conf文件，然后输入下列命令，输入多个源
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
index-url = https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/conda源更改方法：
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.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes
创建环境
conda create -n test1 python=3.6删除环境
conda remove -n test1 --all使用指定的环境
source activate test1关闭指定的环境
source deactivate test1进入环境后安装软件，比如pytorch1.2 torchvision 0.4.0 cuda9.2
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
conda install 包名
pip install 包名
如果源中没有这个包，可以指定地址
pip install <包名> -i https://pypi.douban.com/simple
conda install <包名> -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
查看已有的环境
conda info -e （查看所有的虚拟环境）如果想要安装的包不能通过命令行安装，可以下载后再到虚拟环境下安装，一个可以选择的地址是https://repo.anaconda.com/pkgs/main/
各个版本的安装：
v1.4.0
OSX
# conda
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 -c pytorch
Linux and Windows
# CUDA 9.2
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
# CUDA 10.1
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
# CPU Only
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cpuonly -c pytorch
Wheel
OSX
pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0
Linux and Windows
# CUDA 10.1
pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0
# CUDA 9.2
pip install torch==1.4.0+cu92 torchvision==0.5.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
# CPU only
pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
v1.2.0
Conda
OSX
# conda
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 -c pytorch
Linux and Windows
# CUDA 9.2
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
# CUDA 10.0
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
# CPU Only
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cpuonly -c pytorch
Wheel
OSX
pip install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0
Linux and Windows
# CUDA 10.0
pip install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0
# CUDA 9.2
pip install torch==1.2.0+cu92 torchvision==0.4.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
# CPU only
pip install torch==1.2.0+cpu torchvision==0.4.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
