有一点儿感悟就是：
一定要去官网找一手资料，百度出来的都是个人根据官网来的，这个就随便看看了。
官网：https://github.com/pytorch/pytorch
首先我跑的是pytorch 1.3版本的，conda安装好的，现在需要源码编译。按照官网的流程，需要先安装依赖包。
我是切换到pytorch1.3的conda虚拟环境进行的：这里是官网的教程：
其中，git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch 是下载的最新版本，而我需要1.3的。
下载完成后：
git tag
会出来：
v0.1.1
v0.1.10
v0.1.11
v0.1.12
v0.1.2
v0.1.3
v0.1.4
v0.1.5
v0.1.6
v0.1.7
v0.1.8
v0.1.9
v0.2.0
v0.3.0
v0.3.1
v0.4.0
v0.4.1
v1.0.0
v1.0.0a0
v1.0.1
v1.0rc0
v1.0rc1
v1.1.0
v1.1.0a0
v1.2.0
v1.2.0a0
v1.3.0
v1.3.0a0
v1.3.1
v1.4.0
v1.4.0a0
v1.4.1
v1.5.0
v1.5.0-rc1
v1.5.0-rc2
v1.5.0-rc3
v1.5.0-rc4
v1.5.0-rc5
然后敲：
git checkout v1.3.1
然后再：
git submodule sync
git submodule update --init --recursive
export CMAKE_PREFIX_PATH=${CONDA_PREFIX:-"$(dirname $(which conda))/../"}
python setup.py install
然后是漫长的等待
好久之后，没有报错，然后我不知道我需要的库生成在哪里，然后往上翻日志：
- ******** Summary ********
-- CMake version : 3.6.3
-- CMake command : /usr/local/bin/cmake
-- System : Linux
-- C++ compiler : /usr/bin/c++
-- C++ compiler version : 5.4.0
-- CXX flags : -fvisibility-inlines-hidden -fopenmp -Wnon-virtual-dtor
-- Build type : Release
-- Compile definitions : ONNX_ML=1
-- CMAKE_PREFIX_PATH : /data_1/Yang/software_install/Anaconda1105/bin/../;/usr/local/cuda
-- CMAKE_INSTALL_PREFIX : /data_2/everyday/0429/pytorch/torch
-- CMAKE_MODULE_PATH : /data_2/everyday/0429/pytorch/cmake/Modules;/data_2/everyday/0429/pytorch/cmake/public/../Modules_CUDA_fix
--
-- ONNX version : 1.4.1
-- ONNX NAMESPACE : onnx_torch
-- ONNX_BUILD_TESTS : OFF
-- ONNX_BUILD_BENCHMARKS : OFF
-- ONNX_USE_LITE_PROTO : OFF
-- ONNXIFI_DUMMY_BACKEND : OFF
--
-- Protobuf compiler :
-- Protobuf includes :
-- Protobuf libraries :
-- BUILD_ONNX_PYTHON : OFF
-- Found CUDA with FP16 support, compiling with torch.cuda.HalfTensor
-- Removing -DNDEBUG from compile flags
-- MAGMA not found. Compiling without MAGMA support
-- Could not find hardware support for NEON on this machine.
找到
-- CMAKE_INSTALL_PREFIX : /data_2/everyday/0429/pytorch/torch
恩，安装到了目录torch下面了。
然后用测试代码，cmakelist，可以加载模型。应该是可以了。
还有注意就是cuda这些环境需要配置好。