前言：

一开始用的是在线安装，结果下不动，换成国内镜像也不行，要么报错要么0%。

无奈只能用离线的方式安装

准备工作：

1.Anaconda下载安装

2.cuda以及cudnn的下载及安装

以上两部分的教程，网上一搜一大把，基本都一样，这里就不多说了

anaconda中移除旧环境、增加新环境、查看环境、安装库、清理缓存等操作命令_机器不学习我学习的博客-CSDN博客1.移除旧环境打开Anaconda Prompt输入命令查看环境： conda env list可以看到有2个主要环境，base和tensorflow现在想要移除tensorflow环境conda remove -n tensorflow –all2.创建新环境如果需要安装很多packages，你会发现conda下载的速度经常很慢，因为Anaconda.org的服务器在国外。………https://blog.csdn.net/AugustMe/article/details/101477861【2022】保姆级Anaconda安装与换国内源教程_NoBug2022的博客-CSDN博客一、Anaconda的安装由于Anaconda官网在境外，为了提升下载速度，我们选择从北京外国语大学镜像站下载Anaconda的安装包。Index of /anaconda/archive/ | 北京外国语大学开源软件镜像站 | BFSU Open Source Mirrorhttps://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/拖动到页面最下处，选择符合自己处理器架构、操作系统的最新版本下载。截止到写作时，Anaconda3最新版本为2021.11，这里.https://blog.csdn.net/weixin_41673825/article/details/123901866?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2~default~CTRLIST~Rate-1-123901866-blog-114340861.pc_relevant_aa2&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2~default~CTRLIST~Rate-1-123901866-blog-114340861.pc_relevant_aa2&utm_relevant_index=12022年Anaconda配置 pip 国内镜像源_落花雨96的博客-CSDN博客有时候安装一些依赖包，网速慢，直接超时，可以指定国内源镜像。pip install -i 国内镜像地址 包名或者 python -m pip install -i 国内镜像地址 包名也可以在 pip的时候控制超时, 具体参数为“–default-timeout=100”，https://blog.csdn.net/qq_44368508/article/details/126703140?spm=1001.2101.3001.6650.2&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~YuanLiJiHua~Position-2-126703140-blog-122185998.pc_relevant_multi_platform_whitelistv4&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~YuanLiJiHua~Position-2-126703140-blog-122185998.pc_relevant_multi_platform_whitelistv4&utm_relevant_index=3【CUDA安装详细教程】_追风E'的博客-CSDN博客windows10 版本安装 CUDA ，需要下载两个安装包CUDA toolkit（toolkit就是指工具包）和cuDNN，cuDNN 是用于配置深度学习使用官方教程。https://blog.csdn.net/weixin_44189155/article/details/126359352anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirroranaconda 使用帮助 | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站，致力于为国内和校内用户提供高质量的开源软件镜像、Linux 镜像源服务，帮助用户更方便地获取开源软件。本镜像站由清华大学 TUNA 协会负责运行维护。https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/anaconda | 镜像站使用帮助 | 北京外国语大学开源软件镜像站 | BFSU Open Source Mirroranaconda 使用帮助 | 镜像站使用帮助 | 北京外国语大学开源软件镜像站，致力于为国内和校内用户提供高质量的开源软件镜像、Linux 镜像源服务，帮助用户更方便地获取开源软件。本镜像站由清华大学 TUNA 协会负责运行维护。https://mirrors.bfsu.edu.cn/help/anaconda/

pytorch离线安装

首先，进入PyTorch官网，下拉进行选择

然后我们打开prompt, 切换到要安装pytorch的环境，conda activate 环境名

然后将pytorch官网中生成的代码

复制到prompt中 

 会显示我们需要下载的包

离线下载需要下载三个包，分别是torch,torchaudio和torchvision,我们下拉找到torchaudio和torchvision的详细信息：

确定好要下载的包后，我们在pytorch离线安装包中找到这三个包

我要下载的是pytorch1.13gpu版本

cpu开头–表示是cpu版本的，cu开头即为gpu版本的，我的是cuda11.7，就找cu117，cp38表示python3.8版本，找自己版本的就行，点击就开始下载了。

同样的。根据之前查看的包的信息，找到对应版本的 torchaudio和torchvision进行下载

下载完成后，我们得到这三个包：

我们在prompt中跳转到包的目录下 

发现没有反应，直接输入盘符

然后用pip命令依次安装三个包，同时指定国内镜像源，防止中间下其他包的时候速度过慢

pip install "torch-1.13.0+cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

pip install torch直接tab就会返回整个包的名字

pip install "torchvision-0.14.0+cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

pip install "torchaudio-0.13.0+cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 

 全部安装好后，输入python

再输入 import torch 

再输入 torch.cuda.is_available()

返回True，即表示安装成功