TIP
本文主要是介绍 Pytorch-安装过程详解 。
# Win10+Anaconda环境下安装Pytorch
# 1.安装说明
本教程使用Anaconda建立Pytorch虚拟环境来安装Pytorch。
为什么要使用Anaconda虚拟环境安装Pytorch？
- 因为环境中通常需要安装很多软件，例如：我同时在使用tensorflow框架。但是他们所需要的Python的关联模块或版本会有所差异。如果都装在一个环境中难免会引起冲突。所以，选择虚拟环境能很好地避免环境之间的冲突。
# 2.安装步骤
# （1）打开Anaconda Prompt
打开Anaconda Prompt
# （2）建立并切换到工作目录
md \pythonwork
cd \pythonwork
- 后续Jupyter Notebook读取与存盘都会在此工作目录。
# （3）建立Pytorch Anaconda虚拟环境
conda create --name pytorch python=3.6 anaconda
- 其中加入最后一项anaconda命令建立虚拟环境时，会同时安装例如Notebook、Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas等数据分析包，用户也可以不加，选择后续安装。
# （4）启动Pytorch Anaconda虚拟环境
activate pytorch
# （5）安装Pytorch
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
具体命令根据你的环境选择。（我安装的CUDA9.0与Python3.6）
Pytorch官网
- 也可以采用其他方法安装：Pip、LibTorch、Source。（见上图自行选择）
# （6）测试
- 命令行输入
python进入python，并输入下面代码：
import torch
import torchvision
print(torch.__version__)
- 成功打印，测试成功，使用
exit()退出python。
# （7）关闭Pytorch Anaconda虚拟环境
conda deactivate
# 3.备注
- 到此就安装完成，同学们现在可以愉快地进行机器学习项目学习与开发了。（github上有无数开源代码，可以对感兴趣的项目直接进行搜索，然后对项目clone（需安装git）或直接download，也可以fork到自己的仓库（然后使用git pull到本地），当自己脑子短路或者什么的上去找找灵感吧）
- 在跑别人的项目时如果遇到相应module缺失的情况，打开Pytorch Anaconda虚拟环境用conda或pip安装即可解决。（建议优先使用conda，conda会分析依赖包，会将依赖包一同安装）
- 如果需要使用本虚拟环境在Notebook中跑项目，进入工作目录激活虚拟环境，输入Jupyter Notebook运行即可。
- 如果需要使用本虚拟环境在Pycharm进行项目开发，将设置里的Project Interpreter改为相应Anaconda文件目录下的Pytorch虚拟环境中的python.exe文件即可。(如：D:\Anaconda3\envs\pytorch\python.exe）
- 本教程为本人学习总结，希望对同样在入门学习中的你有所帮助。
# 【----------------------------】
# PyTorch环境配置及安装
# 环境配置
温馨提示：为了更好的教程体验，提供视频、阅读地址
Youtube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLgAyVnrNJ96CqYdjZ8v9YjQvCBcK5PZ-V
BiliBili: https://www.bilibili.com/video/av74281036/
Github: https://github.com/xiaotudui/PyTorch-Tutorial
相关下载：https://pan.baidu.com/s/16koDDDvAFO7rNoi-uR-A_g 提取码：pahi
在学习中，遇到任何问题，可以关注公众号：土堆碎念，直接在对话框中留言，我会不定时解答的~
公众号：土堆碎念，回复：pytorch，即可获得所有的数据集及安装包， 省去找软件、数据集的时间。（同步更新中，请勿急躁）
# 0. 前言
在计算机领域学习，最烦的一件事，就是安装软件，环境配置。而且，恰恰不如意的是，它还是你学习进程的第一关。第一关就出现大Boss。这样，超级容易打击学习的动力。
所以，在我看来，入门的话，一定要快，要不求甚解，先把握整体。所以，我的教程安排顺序和一些方法，不同于其他千篇一律的教程，其中也许有自己的想法。
如果你在学习中，有什么建议，或者遇到什么问题，可以关注公众号：土堆碎念，直接留言，私信我。
# 1. Anaconda 下载
在机器学习，深度学习中，要用到大量的 package（就是各种工具包）。如果说，函数是一个工具，那么 package 就是一个工具包。一个个安装 package 很麻烦，而且容易出现疏漏。于是，就有了 Anaconda，这是一个集成了常用于科学分析（机器学习，深度学习）的大量package。
也就是说，你只要安装了 Anaconda，就安装了很多我们之后要用的许多packages。（他还有很多功能，对入门帮助超大，后面再说）
Anaconda 的下载地址：这儿 (opens new window)（目前，页面上是 Python3.7 的版本，我用的是3.6版本，推荐3.6版本）
之前使用过3.7版本，也许会遇到一些问题。
推荐： Anaconda历史版本链接：这儿 (opens new window)，选择这个版本： Anaconda 3-5.2.0
# 2. Anaconda 安装
双击进行安装，需要注意以下几点：
（1）记住安装路径，之后会用到
（2）跳过安装 Microsoft VSCode
为了检验是否安装成功，在开始菜单出，左击 Anaconda Prompt
如果可以成功打开，且左边有 (base)，即安装成功。
# 3. 显卡配置（无 Nvidia 显卡的略过）
只要你打开任务管理器，在 GPU 那里看到了你的 NVIDIA 显卡，即可。说明你的硬件驱动，已安装。
如果你的 NVIDIA 显卡未显示，可以使用驱动人生，或者去官网 (opens new window)下载驱动。
# 4. 有序的管理环境
也许，你之后会遇到不同的项目，需要使用到不同版本的环境。比如这个项目要用到 pytorch 0.4，另一个项目要用到 pytorch 1.0，如果你卸载了0.4版本，安装了1.0版本。那么下一次，你再碰到0.4版本，你就需要卸载1.0版本，安装0.4版本。很折腾。
Anaconda 集成的 conda 包就能够解决这个问题。它可以创造出两个屋子，相互隔离。一个屋子放 0.4 版本，一个屋子放 1.0 版本。你需要哪个版本，就进哪个屋子工作。
我们首先使用 conda 指令创建一个屋子，叫做 pytorch。
指令如下：
conda create -n pytorch python=3.6
conda 是指调用 conda 包，create 是创建的意思，-n 是指后面的名字是屋子的名字， pytorch是屋子的名字（可以更改成自己喜欢的），python=3.6 是指创建的屋子，是 python3.6 版本。
之后，弹出提示，输入 y，即可安装。
安装成功后，输入以下指令：
conda info --envs
即可看到 conda 环境中，有新建的 pytorch 环境，右边的 * 号表示，当前你处于哪个环境。
接下来，我们要在 pytorch 环境中，安装 PyTorch，（有点绕），使用如下指令，进入 pytorch 环境。
conda activate pytorch
你可以看到左边的 base 变成了 pytorch，代表成功进入 pytorch 环境。
# 5. 安装 PyTorch 准备
终于到重头戏了，安装 PyTorch了。激动的打开官网 (opens new window)，下拉到下面的页面。
（不得不说，PyTorch 在这方面做的真的好，不需要再人工安装 CUDA、cuDNN 之类的，全部都给你解决了。真的良心~以前安装真的繁琐。（吐槽一句，以前超麻烦的）
PyTorch Build 选择 Stable；选择系统；Package，Windows下推荐 conda，Linux 下推荐 pip；Python版本按照Anaconda的版本选择，我这里选择3.6，CUDA 推荐9.2。如果没有显卡的话，选择 None。我的选择如图所示：
复制下面的代码，之后，在开始菜单中，打开 Anaconda Prompt，查看最左边括号中是 base 还是 pytorch。
如果是 base，使用 conda activate pytorch 进入 pytorch 环境中。之后粘贴即可。
果断输入y，之后就是漫长的等待。或者去休息吧，慢慢等着。看看剧啥的，等着它慢慢下吧。如果你的并不慢，恭喜恭喜。
# 6. 加速（可选）
有的时候，下载速度太慢了，可以利用我已经下载好的文件。
链接：https://pan.baidu.com/s/1cyEjHdluc4ufCkvtbgziqA
提取码：bzfx
复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
将其中的 pytorch-1.3.0-py3.6_cuda92_cudnn7_0.tar 和 cudatoolkit-9.2-0.tar两个文件，复制到刚才 Anaconda 安装的目录下的 pkgs 文件夹中。
这两个文件，只能安装 pytorch1.3.0 和 cuda 9.2，仅限Windows。
之后，在 Anaconda Prompt 命令行窗口，多按几次 Ctrl + C 结束程序。然后，重新复制 PyTorch 安装命令，粘贴到命令行上，进行安装。
# 7. 验证是否安装成功
（1）在命令行左边为 pytorch 环境中，输入 python
（2）之后，输入 import torch，如果没有报错，意味着 PyTorch 已经顺利安装了
（3）接下来，输入 torch.cuda.is_available，如果是 True，意味着你可以使用 GPU，如果是 False，意味着只能使用CPU。
# 参考文章
- https://www.jianshu.com/p/ee08ca2c1160
- https://www.cnblogs.com/zhouzhiyao/p/11784055.html
