linux上部署的pytorch和python的版本和cuda的版本有关系。因此在安装pytorch需要根据自己系统上的部署的cuda和python版本来部署pytorch。

注意：使用pip或pip3安装时要注意其对应的是哪个版本的python

查看方式为：pip -V

一、部署pytorch(CPU/GPU)

1、部署pytorch（GPU）版
pytor的官网如下
https://pytorch.org/get-started/locally/
在官网中根据自己的环境安装pytorch，因为我系统上没有安装Anaconda因此需安装来源选择使用pip安装。
如上图所示，系统自带python2和python3版本，在python3上安装时需要安装python-pip3

sudo apt-get install python3-pip

注意：安装过程中要按住两个文件。

pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.1.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torchvision-0.3.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

2、部署pytorch的CPU版

注意：安装过程中要按住两个文件。

pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

二、查看python和CUDA版本

安装完成之后重新检查一下是否安装在python3环境下，以及是否和cuda版本想对应。
查看python

python\python3  或 python -V |  python3 -V

查看cuda版本

nvcc -V

三、验证是否安装pytorch完成

python3
import pytorch
import torchvison

发现在import torchvision时出现以下错误：

Detected that PyTorch and torchvision were compiled with different CUDA versions. PyTorch has CUDA Version=9.0 and torchvision has CUDA Version=10.0. Please reinstall the torchvision that matches your PyTorch install.

解决办法：

pip3 install --no-deps torchvision

重新验证torchvision：

完美解决。
最后，验证GPU是否可用

返回True，表明已经可以使用GPU了！