二、从github下载到了一个项目后，第一件事就是查看requirements.txt，里头的torch和torchvision的版本，
，若在里头已经指定了python版本，例如python=3.7的版本，因为你网速不太好，所以我建议你离线安装，
首先进入这个网址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
选择cuda对应的torch和torchvision的版本，
例如：torchvision-0.9.0+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl
torchvision-0.9.0：torchvision 版本号
cu111： cuda版本
win_amd64：windows版本
cp37：python=3.7
同理可得：torch-1.8.0+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl，版本号一一对应。
注意： cuda10.2的可能找不到，可以选择10.0的，建议下载好后，把这个包放置于与项目同一个文件夹中。
三、在conda终端（一定要是这个：commend prompt）输入以下命令，新建python环境。
conda create –name 环境的名称(要求英文，例如mypytorch，总之随便取) python=python的版本，例如3.6，3.7，3.8，3.9
举例： conda create --name yolov5 python=3.7
创建了一个名为yolov5，python版本为3.7的环境，
然后手动安装：
pip install torch-1.8.0+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.9.0+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl
注意：根据自己下载的文件名更改就行了。
然后激活该环境：conda activate yolov5
激活后，前面会显示你的当前环境是什么。
四、根据requirements.txt配置其他环境。
在输入以下命令之前记得将刚刚那两个安装好的torch和torchvision注释掉，例如：
打开requirements.txt后，
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.1
Pillow>=7.1.2
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
tqdm>=4.41.0
保存，注释的目的是防止重复安装。
输入： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
安装所有其他环境，
这样恭喜你，不报错的话，环境基本配置好了。
5、关于加国内镜像源
例如： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
这个是国内的网址： https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
加上这个，安装下载的速度飙升。
*除了一次性安装所有包，你还可以单独安装一个任意版本的包，例如安装：numpy==1.18.5
pip install -i numpy==1.18.5 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
*关于卸载某个包
直接输入命令： pip uninstall numpy
不管什么版本都可以卸载。
Original: https://blog.csdn.net/qq_37706433/article/details/125888000
Author: Bobo爱学习
Title: 手动安装torch和torchviosn教程
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