A. 官网安装python包太慢教你三种Pytorch的下载安装方式，保证你再也不用出现Error
官网安装Python包速度慢？不用担心，这里提供三种方式让你轻松安装Pytorch-GPU，告别Error困扰。首先，确保已安装CUDA和Anaconda，它们是后续步骤的基础。
在CUDA基础上，学习深度学习需要cuDNN加速。cuDNN是专为神经网络设计的GPU加速库，类似工具箱里的扳手，需要配合CUDA使用。cuDNN官网下载地址是developer.nvidia.com/cuDNN，注册后可下载对应CUDA版本的cuDNN。
cuDNN安装步骤包括下载、解压和覆盖替换CUDA文件夹中的bin、include、lib文件。安装成功后，转到Pytorch-GPU的下载安装。在Anaconda中，可以通过新建虚拟环境并使用命令行工具进行安装。
对于Conda安装，官网提供的默认镜像可能较慢，可通过更改源到清华大学的镜像站提高速度。配置好后，去掉conda命令中的官方源，然后进行下载和安装。Pip安装则通过添加国内镜像源如pypi.tuna.tsinghua.e.cn加速安装。轮子安装则直接下载预先打包好的文件到相应环境目录下进行安装。
最后，安装完成后，通过pip list检查包列表并运行torch.cuda.is_available()验证Pytorch-GPU是否安装成功。如果喜欢本文，别忘了点赞支持，更多编程知识，欢迎关注“码农的后花园”公众号。
B. PyCharm无法安装包的解决方案
在使用PyCharm安装第三方包时，若遇到错误提示：Non-zero exit code (2)，可能是因为pip版本过高导致。解决此问题的方法是降级pip版本。检查当前使用的pip版本，若高于所需版本（如21.3.1），则需降级至适合的版本（如20.2.4）。
具体步骤如下：首先，使用PyCharm打开项目并检查Python虚拟环境中的pip版本。若版本过高，需在PyCharm底部工具栏的Terminal中输入以下降级命令：python -m pip install --upgrade pip==20.2.4。确保执行此命令时使用的是虚拟环境的Python解释器。
执行降级命令后，若操作正确，会显示降级成功的提示。最后，通过输入pip -V查看当前pip版本，确认已成功降级至20.2.4。至此，问题解决，无需担心在Settings中安装第三方包时再次出现错误。