GTX1050显卡安装pytorch，几近崩溃，花了三天时间，终于安装上了！！！
前言（废话）
电脑是2018年买的了，显卡为gtx1050的老古董了，为了上深度学习这个课，需要安装pytorch。于是在网上找教程一步步安装，其中经历了c盘空间不足，anaconda在下载文件默认保存位置为c盘，于是查教程更改默认下载位置；通过pytorch官网找到的conda下载命令都下载不了，于是手动pip下载，不管是在清华镜像下载，还是换源，结果都是找不到需要下载的文件。或者好不容易pip下载了结果还是false又提示驱动版本过低。后来干脆不按照官方推荐的cuda版本，下载网上使用最多的cuda版本，然后再来下载对应的pytorch，经过无数次常识，各种查找各种下载都是false。今天终于在这位博主的帖子找到了我的救星也就是这条命令
pip install torch==1.5.0+cu113 torchvision==0.6.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.htmlcuda11.3版本怎么安装pytorch1.5_Thomas杨大炮的博客-CSDN博客
cuda安装
可以参考这位博主深度学习环境搭建（GPU）CUDA安装（完全版）_cuda_10.2.89_441.22_win10.exe_小邢同学的博客-CSDN博客
对应CUDA版本
我最初的驱动版本是385左右，然后查表应该下载cuda9.0，但是下载后经过一系列的折腾之后pytorch始终安装不上，所以我后面选择了下载cuda11.3。
pytorch安装
首先创建虚拟环境在anoconda中新建一个环境，编辑好python版本（python版本也需要对应）
对应python版本
相关命令
# conda create+创建一个名为python36的环境，制定版本是3.6
conda create --name python36 python=3.6# sactivate 激活环境
activate python36# deactivate 退出当前环境，返回默认环境
conda deactivate#删除环境
conda remove -n 需要删除的环境名 --all下载pytorc
历史pytorch版本以及cuda对应pytorch版本
我的cuda是11.3，所以使用pip命令安装PyTorch 1.5
pip install torch==1.5.0+cu113 torchvision==0.6.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
总结
如果按照常规方法下载电脑显卡对应的>CUDA>pytorch这条路行不通的话，可以选择安装高版本的CUDA，因为cuda是支持向下兼容的，然后再来按装对应pytorch。
安装pytorch一个是可以选择官网命令，有conda和pip两种方式，行不通的话可以下载后再pip指定路径安装。
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