今天，配置了一下ubuntu16.04版本的pytorch。踩了点坑，记录一下（成功方法在最后一个）。
1、因为电脑不能科学上网，所以没有按照官网来。https://pytorch.org/
2、参考网上部分教程以及龙龙老师的教程：使用conda命令安装。
(1) 添加国内镜像：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/（2）安装pytorch
conda install pytorch torchvision cuda80 #cuda80对应cuda版本号（cuda8.0）这里面有一个问题，pytorch依赖的其它包可以通过这个方法安装实现，但是torch、torchvision、cudatoolkit仍然无法成功安装。于是乎，我启用了第三种方法pip安装。
3、同样参考了网上的一些教程：使用pip命令安装（可能会提示更新pip，按照提示更新就是）。
（1）Ubuntu配置pip源
1. 创建pip.conf文件
运行以下命令:
cd ~/.pip
如果提示目录不存在的话,我们要自行创建一个,再进入目录
mkdir ~/.pip
cd ~/.pip
在.pip目录下创建一个pip.conf文件
touch pip.conf
文件就创建好了(当然如果你已经有这个文件了这步可以跳过).
2. 编辑pip.conf文件
gedit pip.conf
打开pip.conf文件窗口,将以下内容复制到文件中:
[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple #这个镜像可以根据实际情况更改
[install]
trusted-host=pypi.douban.com已知可添加国内镜像：
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
（2）安装pytorch
pip install torch torchvision
（3）测试是否成功安装
import torch
import torchvision
如果没有报错那基本就是完成了（查看GPU是否调用起来，甩个小例子）
import torch
import time
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
# print('hello, world.')
a = torch.randn(10000, 1000)
b = torch.randn(1000, 2000)
t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b)
t1 = time.time()
print(a.device, t1 - t0, c.norm(2))
device = torch.device('cuda')
a = a.to(device)
b = b.to(device)
t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b)
t2 = time.time()
print(a.device, t2 - t0, c.norm(2))
t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b)
t2 = time.time()
print(a.device, t2 - t0, c.norm(2))
