違いとcondaのピップ
Condaは時々、多くの場合、2つのミックス、そしてピップ前に使用されています。しかし、今日、私は二つのことがとてもいくつかのことが自分の機器を見つけ、一つの場所にインストールされていない発見が、パッケージは常に不思議特に、されている、認識できないことが判明したときに、動作環境、予告今日まで問題そう両者の違いを総括します。
ピップ
pip专门管理Python包
编译源码中的所有内容。 （源码安装）
由核心Python社区所支持（即，Python 3.4+包含可自动增强pip的代码）。conda
Python不可知论者。 现有软件包的主要重点是Python，而conda本身是用Python编写的，但你也可以为
C库或R软件包或任何其他软件包提供conda软件包。
安装二进制文件。 有一个名为conda build的工具，它可以从源代码构建软件包，但conda install本身
会安装已经构建的conda软件包中的东西
外部: Conda是Anaconda的包管理器，由Continuum Analytics提供的Python发行版，但它也可以在
Anaconda之外使用。 您可以使用现有的Python安装，通过pip安装它（尽管除非您有充分理由使用现有安
装，否则不建议这样做）。ヒント
condaのインストールがでベースをインストールしない、別の仮想環境を構築するのが最善の方法です。
CUDAバージョンカウント力と対応するグラフィックスを見ます
カードの数に対応する力の表示バージョン
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
カードの表示CUDA対応版
- 自分のフォルダ内のnvcuda64.dllコンピュータグラフィックスを探します
- 詳細> - - 右のプロパティ>名前
- クーダは、マップの対応バージョンでは見つけることができます：私のグラフィックスのサポートは8.0です
- Quguanネットワークhttps://pytorch.orgは、図IIに対応pytorchバージョンの対応を見つけます。
- 後で左クリックする必要がある場合、我々は、現在のページに対応するドゥダバージョンを見つけなければならないことに注意してくださいが表示されていません。pytorchの以前のバージョンを
- そのような鉱山があるようcondaのインストールコマンドの対応バージョンを探す：インストールconda pytorch == 1.0.0 torchvision == 0.2.1 cuda80図3に-c pytorch対応：に戻って取得することを忘れないでください
図I
図II
図III
インストールをスピードアップする方法
清華元画像
- 単文と清華元の画像：二つのコマンドで実際のインストール、清華ハンドオーバ元画像、インストール
- オープンCMD
- conda設定--addチャンネルhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- インストールconda pytorch == 1.0.0 torchvision == 0.2.1 cuda80（注-c pytorchを削除するには、上記のインストールコマンドで見つかりました）
インストールが成功したことを簡単なチェック
直接上图：