毕业再没用配过机器学习的环境了，既亲切又陌生，久违了。
系统 mint18 x64
1安装cuda
按官网提示 选的9.1版 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
2安装Anaconda3
从清华的镜像站下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
从最下面选Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64
在下载 路径下 执行
bash ./Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
安装好之后，按提示
export PATH=/home/machinelearning/anaconda3/bin:$PATH
并添加到
xed ~/.profile （不是bashrc，因为换成了zsh）
然后source ~/.profile
切换清华的源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes安装好之后，已经可以使用
anaconda-navigator
3Pytorch
直接在官网按按钮选版本http://pytorch.org/
如果没切换清华源，可能会奇慢无比。
结果还是极其慢，我倒。
只好从源码编译了
参考这个http://blog.csdn.net/draco_mystack/article/details/71191924 和pytorch的github https://github.com/pytorch/pytorch#from-source
CMAKE_PREFIX_PATH="$(dirname $(which conda))/../"
conda install numpy pyyaml mkl setuptools cmake cffi
（还好，这几个清华的镜像站里都有）
conda install -c soumith magma-cuda90
（我的cuda下载nv官网的9.1 参考pytorch官网生成的安装命令行，所以弄了个90.原文是80）
虽然这一步还是有点慢，但是已经可以忍受了
还是特别慢。
最后参考https://github.com/dnouri/skorch
直接从anaconda里起控制台，pip安装了
pip install http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.3.0.post4-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl