pip和conda的區別
之前一直使用conda和pip ，有時候經常會兩者混用。但是今天才發現二者裝的東西不是在一個地方的，所以發現有的東西自己裝了，但是在運行環境的時候發現包老是識別不了，一直都特別疑惑，直到今天注意到這個問題，所以來總結一下二者的區別。
pip
pip專門管理Python包
編譯源碼中的所有內容。 （源碼安裝）
由核心Python社區所支持（即，Python 3.4+包含可自動增強pip的代碼）。
conda
Python不可知論者。 現有軟件包的主要重點是Python，而conda本身是用Python編寫的，但你也可以為
C庫或R軟件包或任何其他軟件包提供conda軟件包。
安裝二進制文件。 有一個名為conda build的工具，它可以從源代碼構建軟件包，但conda install本身
會安裝已經構建的conda軟件包中的東西
外部: Conda是Anaconda的包管理器，由Continuum Analytics提供的Python發行版，但它也可以在
Anaconda之外使用。 您可以使用現有的Python安裝，通過pip安裝它（盡管除非您有充分理由使用現有安
裝，否則不建議這樣做）。
小建議
conda安裝時最好另建虛擬環境安裝，不要安裝在base里。
為什么要使用Anaconda虛擬環境安裝Pytorch？
因為環境中通常需要安裝很多軟件，例如：我同時在使用tensorflow框架。但是他們所需要的Python的關聯模塊或版本會有所差異。如果都裝在一個環境中難免會引起沖突。所以，選擇虛擬環境能很好地避免環境之間的沖突。
查看顯卡的算力及對應的cuda版本
查看顯卡的版本對應的算力
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
查看顯卡對應的cuda版本
- 在自己電腦顯卡文件夾下找到 nvcuda64.dll
- 右鍵屬性->詳細信息->產品名稱
- 即可查到對應的cuda版本 對應圖一：我的顯卡支持的是8.0
- 去官網 https://pytorch.org 查找對應的pytorch版本 對應圖二
- 注意一定要找到對應的duda版本，如果當前頁面沒顯示你需要的版本即可點擊左下角：previous versions of pytorch
- 找到對應版本的conda安裝命令 比如我的是：conda install pytorch1.0.0 torchvision0.2.1 cuda80 -c pytorch 對應圖三：記住后面用得到
圖一
圖二
圖三
如何加快安裝速度
清華鏡像原
- 簡單一句話用清華鏡像原：真正的安裝就兩行命令，切換清華鏡像原，安裝
- 打開cmd
- conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- conda install pytorch1.0.0 torchvision0.2.1 cuda80 (注意，上面找到的安裝命令要去掉 -c pytorch)
簡單檢查是否安裝成功
直接上圖：