https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ (Anaconda下载网址)
py36
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

如有需要可以将默认的源换成国内的清华源，由于一些原因默认的源国内下载速度过慢，在终端输入以下：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
查看修改是否成功，输入：
cat ~/.condarc

pip install msgpack
pip install msgpack-python

1.首先根据cuda的版本来安装正确的pytorch命令
cuda7.5：conda install pytorch torchvision cuda75 -c pytorch
cuda8.0:  conda install pytorch torchvision -c pytorch
cuda9.0：conda install pytorch torchvision cuda90 -c pytorch
若向安装特定版本的pytorch，例如0.4.1，cuda8.0的pytorch则运行如下命令：
conda install pytorch=0.4.1 torchvision -c pytorch（等啊等失败多试试）

pip install --no-deps torchvision==0.2.1(更新)(后面加来提速) -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install --user tensorboardX

测试：
import torch
torch.cuda.is_available()     ---(true)
或
import torch
# 正常没有输出
a = torch.tensor(1.)
# 正常没有输出
from torch.backends import cudnn
# 正常没有输出
cudnn.is_acceptable(a.cuda())
# 正常返回True

安装caffe：
gpu版：conda install -c defaults caffe-gpu
cpu版：conda install -c defaults caffe

py27
bash Anaconda2-5.3.1-Linux-x86_64.sh
pip install msgpack-python

conda install --offline pytorch-0.4.0-py27_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_1.tar.bz2
注(torch-0.4.1-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl变为torch-0.4.1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl大概可用)
pip install PyHamcrest
pip install argparse
pip install torchvision==0.2.1
pip install --user tensorboardX