2021年配置pytorch1.2.0环境

因为之前重装过电脑的conda，要跑一个项目（HLA），所以要重新配置一次pytorch<=1.2.0的环境。

应该是这个项目用了一些旧代码，forward过程是静态的，如果pytorch版本较高，就会报错 RuntimeError: Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. Please use new-style autograd function with static forward method。

优先用官网指令

conda 和 pip 都尝试过，均显示寻找不到对应版本。

因为是官网上还在的指令，找不到就很奇怪。。。

尝试换源，用国内源，也找不到。

# CUDA 9.2
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch

# CUDA 10.0
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

# CUDA 10.0
pip install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0

# CUDA 9.2
pip install torch==1.2.0+cu92 torchvision==0.4.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

额外下载与安装

好在，在其他地方发现了这个地址。里面是pytorch官网提供的包，也就是上面指令搜索不出来的包。

找到我需要的版本（我win系统的cuda是11.1的，但是每次conda都默认给我装cuda9.2版本。高版本应该能向低兼容，为了省事，我也选择cuda9.2。）

这里有两种gpu版的包，一种标注cu92，另一种没有标注。我使用的是上面没有标注的。

最后检查环境，发现里面有cudatoolkit==9.2，不知道是哪个步骤自动下的。

检查torch情况，一切完美！

torch版本被更改

因为代码有用到torchvision，于是我又用指令自动下载了torchvision。却发现，torch版本又被改变了！一旦更改为高版本，就又不符合要求了。

把自动下载的torchvision卸载，指定下载官方给出的版本torchvision==0.4.0。conda显示找不到0.4.0版本，pip也找不到，但是打印了有的版本：

于是安装torchvision==0.4.1，安装成功，代码成功运行！

安装时的注意点

也发现了配环境中，一些以前的困惑。

更改环境中包的版本

结合以往的经验，安装各种包时会出现一些奇怪现象：比如卸载了某个包，conda list 却还在；比如安装了某个版本的包，conda list 却显示还是原版本；print(torch.__version__) 与conda list 不一致等等。

分析原因，conda可以下载某个包，pip可以下载某个包，两处下载的不同版本的包竟然是共存的！而且有着奇怪的优先关系。

推荐处理方法

如果想更改某个包的版本，尤其是torch这种比较大且比较重要的包，先用 conda uninstall torch pip uninstall torch 卸载干净，直到conda list 和 import torch 都检测不到包为止。注意有时简单uninstall不能检测到包，需要指定uninstall torch的版本。

往环境中安装新包的速度很快

有时往环境中安装新包，发现速度非常快，一下子就显示成功安装，而且没有出进度条。我合理猜测是我的conda中其他环境中，有一模一样的包，于是可以直接用（不知道是直接引用其他环境，还是复制一份过来）。