为了方便，记录一下本次pytorch的搭建，主要参考网上的一些博客帖子，一些引用也会记录出处，本贴仅用于个人学习。
2020.7.22更新，Windows被我装Linux的时候不小心覆盖掉了，没办法只好从头来了一次，顺便测了一下这篇文章，发现了一点点问题，顺便修改一下。

确定需要搭建的环境anaconda+python3.7+pytorch1.13.1

从NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-组件可查看cuda的版本号（9.2）
如果cuda版本较高的话本文建议参考方法而不要直接套用包，因为这些包是我在搭建的时候，conda、pip自动进行安装的包，我只是通过本地安装的方式来安装了一下而已。
显卡MX130

搭建虚拟环境

python可以在python.org/downloads/进行下载，由于github里面的要求是python3.7，所以本次利用prompt来创建python3.7的环境。
conda create -n py37_torch131 python=3.7

开始安装环境

在安装pytorch之前还需要先装一个numpy，这次选择(numpy-1.18.4-cp37-cp37m-win_amd64.whl)这个版本，下载地址为https://pypi.org/project/numpy/#files。

然后在https://pytorch.org/get-started/locally/#mac-python可以查看到所需要的pytorch的版本(torch-1.3.1+cu92-cp37-cp37m-win_amd64.whl)并进行安装。

主要是因为直接在prompt中用conda命令进行安装经常失败，所以还是直接把包下下来然后使用本地包进行安装会比较好一点。
其他还有一些包需要安装一下：
pip install jupyter tqdm opencv-python matplotlib pandas
当然这么直接装肯定是会失败的，所以还是一步一步来吧，从网上把包下下来，然后pip install本地的包。
opencv_python-4.2.0.34-cp37-cp37m-win_amd64.whl https://pypi.org/project/opencv-python/#files
matplotlib-3.2.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl https://pypi.org/project/matplotlib/#files
pandas-1.0.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl https://pypi.org/project/pandas/#files
可能会发现在安装过程中会有很多的小的包报错，不用担心，同理直接上网找到那些网站下载本地文件再进行pip就可以了，因为实在太多，所以就不一一列举。

在下一步进行运行的时候发现没有装torchvision以及cudatoolkit所以再进行安装，直接运行conda代码
conda install cudnn=7.6.0
会发现清华源报错，找不到相关的文件，所以把清华源都删了，直接用默认的channel进行conda安装。
这个代码是没法直接使用的，最后我找到了anaconda cloud网站,里面有cudatoolkit，cudnn的包可以下载，上面的包都建议用迅雷下载，但是这两个包迅雷搞不定，发现chrome很是顺畅，估计是balabala上网的缘故吧，懂得都懂。这里的两个包格式为.tar.bz2，需要通过conda install进行安装。

验证一下

然后就是torchvision了，这个花了一上午的时间终于搞定，首先是版本匹配的问题，然后找到了一个类似的，只是版本不同，多的不说，上代码。
pip install torchvision===0.4.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

测试

import torch
print(torch.cuda.is_available())

返回结果是True，则PyTorch的GPU安装成功

说明

这是我第一次发帖，如果有不对的地方希望大家能够指正一下，共同进步。
上述提到过的包以上传至百度云链接：https://pan.baidu.com/s/10Nk-f2ltZ3V5fiHm4DHCWg
提取码：05sw

参考

https://www.jianshu.com/p/468b23f38ea6

https://damagecontrol.studio/Conda-cai-keng/

https://github.com/datawhalechina/team-learning/blob/master/

https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/82965499