今天经历了安装pytorch的一系列坑，真的很蠢，特意留帖，吐槽一下。
作者之前在自己的笔记本电脑上（独显GTX 940M），以及服务器上(3080)都安装过pytorch，pytorch的安装按理来说非常简单，只需要在pytorch的官网上选择电脑的适配参数，在虚拟环境中运行安装代码即可，这一点比安装tensorflow、keras等深度学习框架方便一些。
如上图，只要在终端/cmd中输入命令
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch你就可以什么都不用操心，等待程序跑完，pytorch就安装成功了。
前两次安装也都很顺利
但之前作者的anaconda装在c盘，看着日益爆满的c盘空间，我总想着有一天把anconda装到d盘去，今天我就这么干了。
于是需要重新安装一次pytorch。但是没有梯子去运行上述命令，在安装pytorch包时，那个速度，出奇的离谱，于是我先挂了一个梯子，如我所愿，速度快了起来，在等了半小时左右后，pytorch安装包终于运行到了百分百。可是却报了一行错，由于我关掉了终端，错误信息没办法贴在这里，大体是说要删掉pkgs里面一个文件，根据error信息操作后，并没有成功安装上torch。
在经历了
1）安装虚拟环境，再卸载
2）conda clean –all，虽然不知道干什么的，好像是清除缓存还有一些用不到的文件
我认识到了，挂梯子一行代码安装，可能暂时没办法成功了
已解决的方法：
最终我尝试了在知乎上看到的一个方法，通过迅雷下载whl文件，再使用pip安装，相比于上述方法，安装速度很快。在此做个记录。
1.选择pytorch官网pip下载
commend最后有一个http链接，打开链接
2.在打开的链接里，用迅雷下载你需要的whl文件
蓝色whl下载链接中:
cp表示Python版本，如果你的环境python为3.8，则选择cp38
后面为系统，linux或者window
三个whl， torch,torchvision,torchaudio
右键蓝色的whl，复制链接，打开迅雷，用训练下载，速度可以达到5M/s左右，很快就下载好了。
3.安装
下载完成后，获得了以上三个文件。在终端打开虚拟环境，cd到三个文件所在的路径，然后pip安装三个包就可以了。
pip install torch-1.10.1+cu102-cp38-cp38-win_amd64.whl这里注意三个文件的安装顺序，要按命令的顺序来，因为torchvision对torch有依赖。
在安装torchvision的时候，有numpy依赖，下载速度特别慢，我实在受不了了。就冒着风险，关掉终端。重新用pip 安装了numpy，发现特别慢，又用conda装了一次，很快。最后重新pip 安装了torchvision，torchaudio，最终成功安装了pytorch。
最后，我很想吐槽一下国内的深度学习资源。tensorflow,keras,pytorch都是现在很火的深度学习框架，他们简洁易上手，也便于理解，但是限于各种原因，在配置环境的时候，小白们往往会碰到这样那样的问题（比如让人很糟心的网速很慢，下一个几M的包需要1、2个小时）？还时常存在版本不匹配的问题。而且相对于keras需要自己下载cudnn和cuda，pytorch的一键安装已经很友好了，却还是让我感到了不适。这其实都是很简单的事情，但是因为某些原因，一定程度得限制了国内科研的发展，希望未来有一天，大家都能在墙内轻轻松松地找到自己想要学习资源吧。