2 这样能正常安装

无论是安装cpu版还是cuda版，网上关于这些的参考资料太多了，无非就是cuda硬件和cuda开发包的版本要对应，python版本要对应等，这些bee君觉得都不是事。

就像几位读者朋友遇到的问题，关键还是如何解决慢到无法装的问题。

最有效方法是添加镜像源，常见的清华或中科大。

先查看是否已经安装相关镜像源，windows系统在cmd窗口中执行命令：

conda config --show

bee君这里显示：

channels:
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

说明已经安装好清华的镜像源。如果没有安装，请参考下面命令安装源：

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

依次安装上面所有的源。

并设置搜索时显示通道地址，执行下面命令：

conda config --set show_channel_urls yes

3 最关键一步

有的读者问我，他们已经都安装好镜像源，但是为什么安装还是龟速？问他们，是用哪个命令，他们回复：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

好吧，执行上面命令，因为命令最后是-c pytorch，所以默认还是从conda源下载，新安装的清华等源没有用上。

正确命令：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1，也就是去掉-c pytorch

并且在安装时，也能看到使用了清华源。并且安装速度直线提升，顺利done

4 测试是否安装成功

结合官档，执行下面代码，torch.cuda.is_available()返回True，说明安装cuda成功。

In [1]: import torch

In [2]: torch.cuda
Out[2]: 

In [3]: torch.cuda.is_available()
Out[3]: True

In [4]: from __future__ import print_function

In [5]: x = torch.rand(5,3)

In [6]: print(x)
tensor([[0.0604, 0.1135, 0.2656],
       [0.5353, 0.9246, 0.3004],
       [0.4872, 0.9592, 0.2215],
       [0.2598, 0.5031, 0.6093],
       [0.2986, 0.1599, 0.5862]])