1.准备镜像文件
因为Pytorch官网在国外，下载及其慢，而且会出现文件大下载中断的情况，所以提前链接到国内的镜像下载，下载可以飞起来。
（1）打开终端，添加上海交通大学的镜像文件（逐行输入）
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/（2）查看是否添加镜像成功，在终端输入
conda config --show出现如下图片，说明在channels中成功添加镜像。
2.安装pytorch
（1）浏览器搜索 pytorch，点击进入下图第一个网址。
（2）选择pytorch版本，前四个选项和下图一样选。第五个CUDA是用来提升深度学习训练速度的，是否选择，要看你的电脑显卡是否可以支持GPU加速。（查看显卡型号自行上网搜索～）我的不支持加速，所以选择None。
（3）复制上图中自动生成的安装代码，到终端粘贴，回车即可安装。比如上图中我的生成代码就是 conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
3.B方案(杀手锏–速度贼快)
直接去清华镜像源本地下载pytorch文件：
linux版本：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/?C=M&O=A windows版本：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/?C=M&O=A
下载完文件，记得先在终端中，切换到存储该文件的文件夹下，在使用下面命令安装。
conda install 文件名称以我的此次安装为例：
（1）点击进入第一个linux版本的链接，选择适合Python3.7，cpu（无cuda加速）的最新版本1.4.0的pytorch文件，下载。
（2）继续往下滑动，找到对应pytorch1.4.0的torchvision0.5.0，python3.7，cpu（无cuda）加速的文件下载。
下载速度贼快，稍等1，2分钟。
（3）当下载完成后，就会发现在文件的下载目录下多了两个压缩包。
（4）点击Home，在该页面下，右击下载文件夹，选择在终端打开。（重要！！）
（5）在终端中，输入以下命令，安装pytorch(注意：不要忘记输入.tar.bz2)
conda install pytorch-1.4.0-py3.7_cpu_0.tar.bz2（6）输入以下命令，安装torchvision
conda install torchvision-0.5.0-py37_cpu.tar.bz2（7）检查pytorch是否安装成功
conda activate # 激活虚拟环境
python3 # 打开anaconda自带的Python3.7
import torch # 回车不报错，则pytorch安装成功
import torchvision # 回车不报错，则torchvision安装成功
conda deactivate # 关闭虚拟环境
