anaconda
一、下载
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在清华镜像网页选择版本，这里选的是：
下载得到文件：Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh。将文件拷贝到ubuntu的Downloads文件夹。
二、安装
ubuntu终端中输入：
cd ~/Downloadsbash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh开始安装。
输入yes，不断回车，再输入两次yes，就安装好了。安装的默认位置是用户下的anaconda3文件夹。这里注意，最好是一个一个回车，不要按着回车不放，否则会错过第二个运行conda init的yes，就需要自己配置路径。
三、配置
如果不小心错过了conda init，那么安装完之后输入conda list就会显示命令未找到。那么就需要收东配置：
终端输入nano ~/.bashrc，打开文本编辑器
nano ~/.bashrc在文本的末尾加入：
export PATH="/home/<用户名>/anaconda3/bin:$PATH"再输入：
source ~/.bashrc关闭后再次打开终端，输入：
conda list就会显示conda 已安装的包：
anaconda安装完成。
输入：
conda create -n torch python=3.9 
输入：y，就可以新建一个名为torch的环境。
pytorch
一、下载
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本机的python=3.9，cuda=12.1，cudnn=8.92
在上面的网页，找到符合版本要求的pytorch，下载：
得到一个文件：pytorch-2.1.0-py3.9_cuda12.1_cudnn8.9.2_0.tar.bz2
二、安装
在Downloads文件夹下打开ubuntu控制台，输入：
conda activate torchtorch是之前创建的conda虚拟环境的名称。
输入：conda install pytorch-2.1.0-py3.9_cuda12.1_cudnn8.9.2_0.tar.bz2，系统会自动安装。
三、验证
输入：
conda activate torch
python
import torch激活虚拟环境，运行python，导入pytorch。
出现了下面的错误：
输入：
conda install mkl mkl-include会下载和安装缺少的mkl依赖包。
注意，上面的安装会把pytorch换成CPU版的，如果需要使用GPU，需要将pytorch卸载后重装。
在torch虚拟环境中输入：
pip uninstall torch和：
cd ~/Downloads
conda install pytorch-2.1.0-py3.9_cuda12.1_cudnn8.9.2_0.tar.bz安装完成后，再次验证：
conda activate torch
python
import torch
print(torch.cuda._isavailable())输出：True
pytorch安装完成。
torchvision
torchvision和torch以及python的版本对应表：
之前安装的pytorch是2.1版，所以torchvision版本应该是0.16.打开清华源Index of /anaconda/cloud/pytorch/win-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 对应的版本应该是vision, vision=0.16, python=3.9, cu=12.1，下载：
将下载到的文件拷贝至Downloads文件夹，在Downloads文件夹下打开ubuntu控制台，或者在控制台输入：
cd ~/Downloads继续输入：
conda activate torchtorch是之前创建的conda虚拟环境的名称。
激活虚拟环境后，输入：
conda install pytorch-2.1.0-py3.9_cuda12.1_cudnn8.9.2_0.tar.bz2系统会自动下载必要依赖包并安装。