这几天为了运行python的图像转换的项目，不得不安装pytorch，安装了两天，最后把经验记录一下。
如果版本不匹配会抛出很多错误，而网上的各种解决方式有大部分也解决不了问题。
在安装pytorch之前，首先是你的PC安装的是NVIDIA显卡，然后打开NVIDIA控制面板，查看CUDA的版本，老的显卡建议就到8.0，因为9.0的cuda要求显卡的计算能力在3.5以上
我的显卡计算能力只有3.0。如果显卡的版本较低需要进行cuda版本升级。
运算能力参照：https://blog.csdn.net/real_myth/article/details/44308169
NVIDIA版本下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
显卡版本安装之后，需要安装Anaconda3，参照网上的例子如果这时候进行pytorch安装，会默认安装cuda9.1，即使你指定cuda80也不好用，所以只能下载离线版本的
cuda为80版本的pytorch。
https://pan.baidu.com/s/1dF6ayLr?errno=0&errmsg=Auth%20Login%20Sucess&&bduss=&ssnerror=0&traceid=#list/path=%2Fpytorch
下载到本地之后，在Anaconda Prompt终端运行：
conda install numpy mkl cffi
conda install --offline pytorch-0.2.1-py36he6bf560_0.2.1cu80.tar.bz2 #离线安装
完了！