1.先进入Anaconda（已装好）的bin下，找到activate文件，用source activate命令激活。
2.用conda创建一个虚拟环境：
conda create -n 虚拟环境名 python=3.6
用“activate 环境名” 激活
输入conda info --envs查看已有的环境。
3.conda install numpy 安装numpy。
查看一些包的安装位置可以用：which 可执行文件名；whereis 文件名；find -name 文件名；locate 文件名；conda list 文件名
4.用 pip install http://download.pytorch.org/whl/cu91/torch-0.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl 安装pytorch0.4.0。因为用conda install下载不下来，所以只好用pip install了。
下面转载：PyTorch-GPU 安装之 conda install & pip install_blainet的博客-CSDN博客
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对于无法使用 conda install 的版本，使用 pip install 安装是一个很好的解决方案，唯一的不足之处是，pip install 安装的包只保留在当前虚拟环境中，每次都需要重新下载。而 conda install 时，首先会从 ~/anaconda3/pkgs/ 里面寻找，如果找到，直接复制一份到当前虚拟环境，不用重新下载，所以速度基本是以秒计算；如果没有，那么还是会先将包下载缓存到该目录下，然后执行相同的复制操作。
有了以上的知识之后，我们可以这样操作，将可以使用 pip install 安装而无法使用 conda install 的包（比如 PyTorch1.8.1-CUDA 11.3）复制到 ~/anaconda3/pkgs/ 目录下，然后就可以使用 conda install 安装了，但是需要注意一个小细节，就是修改 CUDA 的版本，因为 pip install 只提供 CUDA 11.1，所以对应到的命令就是：
conda install pytorch==1.8.1 torchvision==0.9.1 torchaudio==0.8.1 cudatoolkit=11.1
一直没有注意到这个细节：为什么使用 conda install 安装不成功，而使用 pip install 就能成功呢？这里官方真的是好好地坑了我们一把！！！其实并不是 conda 本身的问题，而是因为我们指定的 cudatoolkit 版本不对！也就是官方提供的版本不对！！！因此，如果需要使用 conda install 时，只需要将 cudatoolkit 的版本指定为 pip 里面的即可！
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conda可以安装的库都是Anaconda公司或第三方打包、编译，提交到anaconda服务器的，包括一些python库（肯定不全），也包括一些C++的库。可能还有R语言的？
pip就是python官方的包管理。
conda中包括一些C++库，一般都是和python的科学计算有关的。比如可以直接安装这些C++库：
- conda install cudatoolkit
- conda install mkl
- conda install hdf5
作者：知乎用户
链接：https://www.zhihu.com/question/395145313/answer/1247325175
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作者：月踏
链接：https://www.zhihu.com/question/395145313/answer/2449421755
- conda install xxx：这种方式安装的库都会放在
anaconda3/pkgs目录下，这样的好处就是，当在某个环境下已经下载好了某个库，再在另一个环境中还需要这个库时，就可以直接从pkgs目录下将该库复制至新环境而不用重复下载。 - pip install xxx：分两种情况，一种情况就是当前conda环境的python是conda安装的，和系统的不一样，那么xxx会被安装到
anaconda3/envs/current_env/lib/python3.x/site-packages文件夹中，如果当前conda环境用的是系统的python，那么xxx会通常会被安装到~/.local/lib/python3.x/site-packages文件夹中
这里引出一个问题：conda和pip安装同一个xxx库情况下，conda环境下python代码中import xxx时，谁安装的xxx优先级较高会被import，这个问题通过下面这条命令可以解决：
python -m site在我的机器上，会有类似下面输出：
(py3.6) [~/anaconda3/pkgs @ s64]$ python -m site
sys.path = [
'~/anaconda3/pkgs',
'~/anaconda3/envs/py3.6/lib/python36.zip',
'~/anaconda3/envs/py3.6/lib/python3.6',
'~/anaconda3/envs/py3.6/lib/python3.6/lib-dynload',
'~/anaconda3/envs/py3.6/lib/python3.6/site-packages',
]
USER_BASE: '~/.local' (exists)
USER_SITE: '~/.local/lib/python3.6/site-packages' (doesn't exist)
ENABLE_USER_SITE: True这里的USER_BASE 和USER_SITE其实就是用户自定义的启用Python脚本和依赖安装包的基础路径，从上面的输出可以看到，import xxx时，先找的是anaconda3/pkgs目录，所以conda安装的包会被import进来。
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5.安装对应的torchvision：? conda install torchvision==0.2.2
6.安装完后，输入python，回车，再输入import torch，再输入print(torch.__version__)查看版本。也可以查看torchvision版本：
import torchvision
torchvision.__version__
7.卸载安装的pytorch，用:
conda uninstall pytorch
conda uninstall libtorch
或用pip卸载：pip uninstall torch
8.删除虚拟环境：
remove -n 环境名 --all
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------或者按下面的方法安装：
1.由于官网无法选择版本（可能是浏览器原因），因此下载whl文件：
http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.4.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
或从https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html中找到先下载到本地。
2.上传至服务器，然后安装
pip install torch-0.4.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
3.安装torchvision0.2.1:
①下载torchvision-0.2.1-py2.py3-none-any.whl
https://pypi.org/project/torchvision/#files
②安装torchvision
pip install torchvision-0.2.1-py2.py3-none-any.whl
若提示无法安装（Pillow需要>=4.1），可先升级Pillow5.1然后重新安装torchvision
