前言：我是一个新手，如果我下面有说的不对，请大家多多指教。我只有一张3070显卡，最近在入门机器学习，然后网上配置机器学习环境的基本都不是用30系显卡的，所以大部分的教学都是配置CUDA10.2以下的版本的，而30系显卡似乎又不支持CUDA10.2以下，所以我也是摸着石头过河，一连配置了很长时间。（不是我不愿意用旧版本，我也想偷懒，照着搬环境，只是这用的是一张3070，就很让人难办..）

 

先配置了一个python3.7的环境，这个基本没什么难度。我配了一个叫TF的环境。

怎么终止pytorch安装 pytorch下载中断_tensorflow

期间穿插了配置TensorFlow+Cuda+Cudnn，虽然也有磕磕碰碰，但并不会说很不顺利，唯独在配置pytorch的时候，是直接在pytorch的官网取得CUDA11.1：

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

然后直接在我配置的TF环境下运行，然后总是在下载 pytorch 和 cudatoolkit 时候中断，我试过很多办法，比如课雪商罔，修改失败重试的时间等，都不顶用，而且这个每次等到他中断了，才知道是失败了，这个时间成本实在是太高了。

我在网上看了各种办法，其实我这个也是老掉牙的办法，就是直接导入了清华源

 

正文

 

一、打开 cmd 进入TF

activate TF

二、直接运行以下代码（这是清华源的网址）

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

这个是在旧的办法上改良而来的，以前都是 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch，我点进去研究了一下，并猜测是后来更新了，细分了一下各个版本，并且我加多了一个分组，就有了上面这行。

三、设置一下 超时时间

pip --default-timeout=1000 install requests

这一行其实我一直在想要不要添加，因为其实一开始我试了一下并没有什么效果，解决不了 下载中断和失败的问题，但保险起见还是加上吧，不然每次等到他失败，这个时间成本实在是太高了。

 

四、把官网复制来的CUDA11.1的下载代码后面的 -c pytorch -c conda-forge 删掉，然后复制进去运行，即运行：

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1

如果只剩  pytorch 和 cudatoolkit 没装上，就直接：

conda install pytorch==1.8.0 cudatoolkit=11.1

 

接下来 等 就成功了。

检验成果：

一、进入python

二、输入环境与检验

import torch
torch.cuda.is_available()

怎么终止pytorch安装 pytorch下载中断_深度学习_02

希望大家都能得到这个结果。

 

 

关于Anaconda+Cuda+Cudnn+TensorFlow+Pytorch+Pycharm的环境配置，我实在是在网上受教太多了，希望如果有下载失败的人也能在我这里得到帮助。