有的时候，下载速度太慢了，可以离线手动下载安装包，然后重新执行安装命令。
1.从上面信息指令以及我们最终执行的结果知道，主要是下载三个文件比较慢，容易出错：
2.我们去国内清华镜像寻找响应的文件，手动迅雷下载，然后复制安装包到刚才 Anaconda 安装的目录下的 pkgs 文件夹中。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/（稳定，只需要下载conda文件）
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ （最新，只能下载tar.bz2文件）
3.具体下载下来的三个
文件1：
| pytorch-1.5.0-py3.7_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2 | 542.2 MiB | 2020-04-21 23:21 |
文件2：
| torchvision-0.6.0-py37_cu101.tar.bz2 | 6.4 MiB | 2020-04-23 00:25 |
文件3：
| cudatoolkit-10.1.243-h74a9793_0.conda | 300.3 MiB | 2019-11-02 07:16 |
4.拷贝至指定路径下：C:\ProgramData\Anaconda3\pkgs
5.然后手动离线安装下载包。
conda install --use-local pytorch-1.5.0-py3.7_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2
conda install --use-local torchvision-0.6.0-py37_cu101.tar.bz2
conda install --use-local cudatoolkit-10.1.243-h74a9793_0.conda
安装成功结果：
6. 执行pytorch安装总指令
之后，在 Anaconda Prompt 命令行窗口，多按几次 Ctrl + C 结束程序。然后，重新复制 PyTorch 安装命令，粘贴到命令行上，进行安装。
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
7. 验证pytorch是否安装成功
在开始菜单中，打开 Python控制台。
（1）输入 import torch，如果没有报错，意味着 PyTorch 已经顺利安装了
（2）接下来，输入 torch.cuda.is_available，如果是 True，意味着你可以使用 GPU，如果是 False，意味着只能使用CPU。
