pytorch各种版本 pip 安装命令 查看官网
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

conda +pytorch 安装

1、安装conda，
2、创建并并激活虚拟环境
- conda create -n pytorch_1.7 python=3.7
- conda activate pytorch_1.7
3、虚拟环境中 pip 安装想要的版本  
  不用先把cuda cudnn 先安装了，如下会自动安装好
  3.1  pip 命令安装（有时候下载超时不行用3.2离线安装方式）
  复制pip  命令
  pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

4、查看pytorch 版本和对应cuda cudnn 版本是不是正确
python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())

docker + paddle + pytorch

注意 paddle 和 pytorch cuda版本支持一致

1、paddle 官网下载 打包好的镜像
https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html

2、安装流程

Paddle docker 2.3.2官网镜像容器安装（最新的按照官方命令替换）
（1）下载镜像：
nvidia-docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.3.2-gpu-cuda11.2-cudnn8.2-trt8.0
（2）建立容器

• nvidia-docker run -it --name paddle_2.3.2 --gpus all --shm-size 32g -v /home/syy:/home/syy paddlepaddle/paddle:2.3.2-gpu-cuda11.2-cudnn8 /bin/bash

（3）进入容器
docker exec -it paddle_2.3.2 /bin/bash

（4）安装pytorch (找cuda 11.2的包 pip,)
pytorch 官网没有cuda11.2的包，所以不能安装，官方有cuda11.3 11.6，所以想兼容到一个环境上述paddle 要下载 cuda11.6的镜像