torch的cpu及gpu版快速安装

由于版本、环境等问题，以及有时安装缓慢，或者安装失败，导致浪费时间，下面记录一下torch包的离线安装，以便查阅。

pytorch安装（cpu版）

1. 用官网的下载命令

   conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
   
   pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
   

   太慢，有时甚至安装终端，放弃，当然也可以网络通畅的时候再次尝试

2. 按照官网下载命令中提示的网址，自己下载离线包，使用pip install D:\自己离线包路径\torch-1.4.0+cpu-cp36-cp36m-win_amd64.whl安装，目前没有看到可以通过conda install 命令实现离线安装的。

   速度快，一般都可以成功，但有时会报错，如下面这种：

3. 出现

     File "<stdin>", line 1, in <module>
     File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 79, in <module>
       from torch._C import *
   ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序。
   

   接下来尝试网上提到的方法进行解决：

• 更改环境变量

  没用

• 将1.4.0版本更换为1.1.0版本（此时的用的python版本为3.6）

  没用

• 先用pip离线安装好pytorch，再运行conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

  但是又龟速般地去下载pytorch了，放弃

• 创新新的环境，先离线安装pytorch

  • conda create -n py36_pytorch

    无用，同时这种方式新建的环境包含之前的所有包（包括之前的pytorch），还是ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序。所以命令后面记得加上 -python=3.6，这样新环境就不会包含以前的包。

  • 然后就尝试了conda create -n py35_pytorch python=3.6，之后离线安装python3.6对应的离线包，结果：失败，报ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序。

  • conda create -n py35_pytorch python=3.5 （我之前值python3.6的版本），然后离线安装python3.5对应的离线包

    成功，后续安装其它包。

总结：可能是各软件包之间的版本问题引起的不适配。

synonym安装报错

1. ValueError: numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 216 from C header, got 192 from PyObject

   这种错误就可以根据提示，或者谷歌即可，发现numpy卸载后重装即可。

pyorch安装（gpu版）

• 环境：
  cuda 9.0.176
  python 3.6

1. pip install torch
   设置的清华源，很快成功成功，可用print(torch.cuda.is_available())测试。
2. conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
   官网命令，但是pytorch安装太慢。
3. 去官网找命令和安装包地址（如果找不到适合自己的cuda版本，就点击“查找以前版本”的选项），然后自己去下载安装包，（找到下载地址后，用迅雷下载离线包会更快），pip离线安装。