方法一： 

pytorch官网：Previous PyTorch Versions | PyTorch

（推荐）我自己安装了一下环境，感觉这个教程不错：配置stylegan2环境遇到的一些问题 - 知乎

pip install torch==1.8.2+cu111 torchvision==0.9.2+cu111 torchaudio===0.8.2 -f https://download.pytorch/whl/lts/1.8/torch_lts.html -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple

或者安装可以匹配CUDA11的最低版本1.7.1，这样可能能适配一些老项目

pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch/whl/torch_stable.html

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CUDA的cuDNN在我的U盘上，当然你也可以在这个链接下载：

链接
cudnn-11.1-windows-x64-v8.0.4.30
链接：https://pan.baidu/s/1aqedvmiMXANVQqV5NPm7Yw
提取码：3ccj

cuda_11.1.0_456.43_win10
链接：https://pan.baidu/s/1KnhrYxptLQohVQ5Atql4sA
提取码：1td5
 

方法二 

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首先通过命令：安装python3.8的环境

conda create -n torch38 python=3.8

我的解决方法如下：

这里一定要注意python版本和cuda要对应，否则会错误

1、https://download.pytorch/whl/torch_stable.html

找到这个：cu111/torch-1.8.0%2Bcu111-cp38-cp38-win_amd64.whl

 2、然后查看torch和torchvision对应关系要对应：

参考下面连接：

https://github/pytorch/vision#installation

3、这是下载完毕后的文件

在终端 pip install … (文件名).whl（这里要注意在该文件夹下安装，并且切换到你要安装的conda环境）

先安装torch

pip install "torch-1.8.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl" -i http://pypi.douban/simple --trusted-host pypi.douban

然后安装torchvision

即可安装完毕

这里我把这两个下载好的文件放在了U盘里，以后就可以直接安装了

 Pytorch gpu(CUDA11.1)最新版本 官网路径 安装超时_氟小汀的博客-CSDN博客