清华大学镜像不让装ubantu cudnn清华镜像

       首先需要确定的是python、pytorch、 torchvision、cuda、cudnn、jupyter notebook一定要做到版本对应，才会减少安装后出现错误。

前期准备：

        首先确定成功安装Anaconda。

        创建环境命令：

conda create –n 虚拟环境名字 python=版本

        CPU环境创建命令：

conda create –n pytorch-cpu python=3.9

        GPU环境创建命令：

conda create –n pytorch-GPU python=3.9

          安装成功后，查看环境命令：

conda info --envs

一.在GPU环境中安装Pytorch

1.1官方网站安装

        此种方式安装最简单！

         https://pytorch.org

        官网进行选择，然后进入创建的pytorch-GPU环境，输入红框中的命令进行安装。

注意选择pytorch命令中的CUDA版本是否与你的GPU版本对的上，可以通过下述链接参考。看下图系统信息中CUDA 11.7.101,基本就确定下载CUDA11.7版本。（其他都不需要考虑，我当时安装的时候考虑的很多，

cudnn 的安装版本红框中与CUDA对应，就大胆下载。

         安装完成，使用下面链接，验证是否成功：

^v31^pc_relevant_default_base3&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=3

         最后安装jupyter notebook，将下面链接中的jupyter notebook的过程安装成功：

至此官网安装GPU版本Pytorch安装完成！

1.2清华镜像安装

        清华镜像安装参考此篇！

切记安装后，jupyter notebook按照1.1要全部做完，不然可能报错。 

1.3wheel下载安装

        参考下述链接：

 还是需要注意的是版本对应问题，照着选大胆下，没有问题。cp39代表python=3.9

        切记安装后，jupyter notebook按照1.1要全部做完，不然可能报错。 

二.在CPU环境中安装Pytorch

同上，注意选择cpu版本。