在深度学习中，pytorch是一个非常流行的框架，而GPU版的pytorch则可以大大提升训练和推理的速度。然而，在一些没有网络连接的环境下，我们需要离线安装pytorchGPU版。本文将从以下几个方面详细介绍anaconda离线安装pytorchGPU版的方法以及注意事项。
一、获取安装包
首先，我们需要获取anaconda和pytorch的离线安装包。anaconda的离线安装包可以在官网下载，而pytorch的离线安装包则需要在官网的“Get Started”页面选择自己的环境和版本进行下载。
二、安装anaconda
在我们获取到anaconda的离线安装包后，我们需要进行安装。将anaconda的离线安装包拷贝到目标机器上，解压后执行以下命令安装：
```
bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
```
安装完成后，我们可以使用以下命令检查是否安装成功：
```
conda --version
```
三、创建虚拟环境
安装完成anaconda后，我们需要创建一个虚拟环境来安装pytorch。执行以下命令创建一个名为“pytorch”的虚拟环境：
```
conda create -n pytorch python=3.8
```
四、安装pytorch
在虚拟环境中安装pytorch，我们需要将pytorch的离线安装包拷贝到目标机器上，并执行以下命令进行安装：
```
conda install pytorch-1.9.0-cpu_py38_cu111.tar.bz2
```
这里需要注意的是，如果我们的机器没有GPU，则需要安装CPU版的pytorch。如果我们的机器的CUDA版本不是11.1，则需要安装相应版本的pytorch。
五、测试安装
安装完成pytorch后，我们可以执行以下命令进行测试：
```
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
```
如果输出当前机器的CUDA版本，则说明安装成功。
六、常见问题及解决方法
1. 安装时出现依赖问题
在安装anaconda和pytorch时，有可能会出现依赖问题，比如某个依赖包的版本不匹配。这时我们可以使用conda的“--offline”选项来离线安装依赖包。
2. 安装时出现权限问题
在执行安装命令时，有可能会出现权限不足的问题。这时我们可以使用sudo命令来提升权限。
3. 安装完成后无法使用GPU
如果我们在安装完成后无法使用GPU，则需要检查CUDA和cuDNN是否正确安装，并且是否与pytorch的版本匹配。
综上所述，anaconda离线安装pytorchGPU版的方法主要包括获取安装包、安装anaconda、创建虚拟环境、安装pytorch、测试安装以及常见问题及解决方法。在离线环境下安装pytorchGPU版需要注意一些细节，但只要按照正确的步骤进行操作，就可以成功安装并使用pytorchGPU版。
