/===========================
写在头部: 尽作者所知，按照文章步骤，在去年（2023年）可以成功快速地安装GPU版pyTorch（可以达到你的网络带宽下载上限），目前陆续有同学反映按照所给步骤仍然是龟速安装（可能是哪一个软件版本和我当时没对应上）。鉴于本文所采用的步骤简单快速，有anaconda的同学可以快速试一下，如果不行可以看看评论区里，直接去镜像官网下载手动所需torch版本，这是最直接有效的办法，就是比较麻烦。
另：作者目前已经毕业工作，从事数字ic方向，欢迎有志之士一起交流。
感谢！
于2024年9月2日
===========================/
作者为新电脑r9000p装pytorch时，没有注意自己的cuda版本是12.1（小伙伴自行百度下如何查看），装了旧版的torch结果import报错！找了半天原因才发现跟cuda版本不对应，要下载Cuda 11.8这个版本才可以，如下图：

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

上面是官方链接，不知道为什么我科学上网了下的还是非常慢，而且看网上有下好之后还有问题的，于是果断选择清华源！
下面是一步一步教程：
首先确保安装了anaconda，在anaconda prompt命令行窗口创建虚拟环境，我命名为 pytorch310（Python版本不要低于3.8）

conda create -n pytorch310 python==3.10

然后激活它：

conda activate pytorch310

设置清华源，加速安装：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

开始指定版本安装：

pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

应该会非常快！我的下载速度平均在40M/s，两分钟就下好了！
然后输入conda list看一下有哪些库，这三个出来就没问题了！

不太放心，再试一下：
输入python，然后import torch，这个时候稍微等一下有点慢，然后torch.cuda.is_available()，如下图所示，出来True说明可以调用cuda！gpu版本pytorch安装成功！