1. 根据你想要的python版本，去下载对应的anaconda

对应关系详见：anaconda python 版本对应关系

anaconda镜像下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=N&O=D

anaconda官方下载地址：https://repo.anaconda.com/archive/

 

2. 根据你想要的tensorflow版本，去安装对应的CUDA、cudnn

对应关系详见：tensorflow CUDA cudnn 版本对应关系

CUDA官方下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive  

cudnn 下载地址(需要注册账号)：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive  

 

tensorflow镜像安装：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu

或者也可以先下载whl包，再用pip安装，下载地址如下：

    tensorflow cpu版 镜像下载地址：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/tensorflow/

    tensorflow gpu版 镜像下载地址：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/tensorflow-gpu/

 

3. pytorch镜像下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/?C=N&O=D   

这里面有很多nightly的版本，不要管那些，往下翻找正式版，例如pytorch-1.1.0-py3.7_cuda100_cudnn7_1.tar.bz2

下好之后直接用conda install xxx.tar.bz2 就可以了