環境配置

溫馨提示：為了更好的教程體驗，提供視訊、閱讀地址

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Github:https://github.com/xiaotudui/PyTorch-Tutorial

相關下載：https://pan.baidu.com/s/16koDDDvAFO7rNoi-uR-A_g提取碼：pahi

在學習中，遇到任何問題，可以關注公眾號：土堆碎念，直接在對話方塊中留言，我會不定時解答的~

公眾號：土堆碎念，回覆：pytorch，即可獲得所有的資料集及安裝包，省去找軟體、資料集的時間。（同步更新中，請勿急躁）

0. 前言

在計算機領域學習，最煩的一件事，就是安裝軟體，環境配置。而且，恰恰不如意的是，它還是你學習程序的第一關。第一關就出現大Boss。這樣，超級容易打擊學習的動力。

所以，在我看來，入門的話，一定要快，要不求甚解，先把握整體。所以，我的教程安排順序和一些方法，不同於其他千篇一律的教程，其中也許有自己的想法。

如果你在學習中，有什麼建議，或者遇到什麼問題，可以關注公眾號：土堆碎念，直接留言，私信我。

1. Anaconda 下載

在機器學習，深度學習中，要用到大量的 package（就是各種工具包）。如果說，函式是一個工具，那麼 package 就是一個工具包。一個個安裝 package 很麻煩，而且容易出現疏漏。於是，就有了 Anaconda，這是一個集成了常用於科學分析（機器學習，深度學習）的大量package。

也就是說，你只要安裝了 Anaconda，就安裝了很多我們之後要用的許多packages。（他還有很多功能，對入門幫助超大，後面再說）

Anaconda 的下載地址：這兒（目前，頁面上是 Python3.7 的版本，我用的是3.6版本，推薦3.6版本）

之前使用過3.7版本，也許會遇到一些問題。

推薦：Anaconda歷史版本連結：這兒，選擇這個版本： Anaconda 3-5.2.0

2. Anaconda 安裝

雙擊進行安裝，需要注意以下幾點：

（1）記住安裝路徑，之後會用到

（2）跳過安裝 Microsoft VSCode

為了檢驗是否安裝成功，在開始選單出，左擊 Anaconda Prompt

如果可以成功開啟，且左邊有 (base)，即安裝成功。

3. 顯示卡配置（無 Nvidia 顯示卡的略過）

只要你開啟工作管理員，在 GPU 那裡看到了你的 NVIDIA 顯示卡，即可。說明你的硬體驅動，已安裝。

如果你的 NVIDIA 顯示卡未顯示，可以使用驅動人生，或者去官網：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下載驅動。

4. 有序的管理環境

也許，你之後會遇到不同的專案，需要使用到不同版本的環境。比如這個專案要用到 pytorch 0.4，另一個專案要用到 pytorch 1.0，如果你解除安裝了0.4版本，安裝了1.0版本。那麼下一次，你再碰到0.4版本，你就需要解除安裝1.0版本，安裝0.4版本。很折騰。

Anaconda 整合的 conda 包就能夠解決這個問題。它可以創造出兩個屋子，相互隔離。一個屋子放 0.4 版本，一個屋子放 1.0 版本。你需要哪個版本，就進哪個屋子工作。

我們首先使用 conda 指令建立一個屋子，叫做 pytorch。

指令如下：

conda create -n pytorch python=3.6

conda 是指呼叫 conda 包，create 是建立的意思，-n 是指後面的名字是屋子的名字， pytorch是屋子的名字（可以更改成自己喜歡的），python=3.6 是指建立的屋子，是 python3.6 版本。

之後，彈出提示，輸入 y，即可安裝。

安裝成功後，輸入以下指令：

conda info --envs

即可看到 conda 環境中，有新建的 pytorch 環境，右邊的 * 號表示，當前你處於哪個環境。

接下來，我們要在 pytorch 環境中，安裝 PyTorch，（有點繞），使用如下指令，進入 pytorch 環境。

conda activate pytorch

你可以看到左邊的 base 變成了 pytorch，代表成功進入 pytorch 環境。

5. 安裝 PyTorch 準備

終於到重頭戲了，安裝 PyTorch了。激動的開啟官網：https://pytorch.org/下拉到下面的頁面。

（不得不說，PyTorch 在這方面做的真的好，不需要再人工安裝 CUDA、cuDNN 之類的，全部都給你解決了。真的良心~以前安裝真的繁瑣。（吐槽一句，以前超麻煩的）

PyTorch Build 選擇 Stable；選擇系統；Package，Windows下推薦 conda，Linux 下推薦 pip；Python版本按照Anaconda的版本選擇，我這裡選擇3.6，CUDA 推薦9.2。如果沒有顯示卡的話，選擇 None。

如果想安裝過往的歷史版本，繼續往下拉頁面點這個：

我的選擇如圖所示：

複製下面的程式碼，之後，在開始選單中，開啟 Anaconda Prompt，檢視最左邊括號中是 base 還是 pytorch。

如果是 base，使用conda activate pytorch進入 pytorch 環境中。之後貼上命令執行即可。（注意！此處最好【科//學//上網】，或者將映象源修改為國內映象源地址，否則會下載很慢甚至出錯。嫌麻煩就跳至第6節）

果斷輸入y，之後就是漫長的等待。或者去休息吧，慢慢等著。看看劇啥的，等著它慢慢下吧。如果你的並不慢，恭喜恭喜。

6. 加速（可選）

有的時候，下載速度太慢了，可以利用我已經下載好的檔案。

連結：https://pan.baidu.com/s/1cyEjHdluc4ufCkvtbgziqA 
提取碼：bzfx 
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將其中的pytorch-1.3.0-py3.6_cuda92_cudnn7_0.tar和cudatoolkit-9.2-0.tar兩個檔案，複製到剛才 Anaconda 安裝的目錄下的 pkgs 資料夾中。

這兩個檔案，只能安裝 pytorch1.3.0 和 cuda 9.2，僅限Windows。

之後，在 Anaconda Prompt 命令列視窗，多按幾次Ctrl + C結束程式。然後，重新複製 PyTorch 安裝命令，貼上到命令列上，進行安裝。

7. 驗證是否安裝成功

（1）在命令列左邊為 pytorch 環境中，輸入 python

（2）之後，輸入import torch，如果沒有報錯，意味著 PyTorch 已經順利安裝了

（3）接下來，輸入torch.cuda.is_available，如果是 True，意味著你可以使用 GPU，如果是 False，意味著只能使用CPU。

還可繼續輸入print(torch.__version__) 檢視pytorch的版本號

8.pycharm配置

開啟pycharm，檔案-新專案-Pure Python
Location自行選擇，Interpreter選擇開啟你安裝anaconda的位置，選擇envs/your_env_name(虛擬環境名)/python.exe即可

建立後 在python console處執行再次執行import torch，無報錯後執行torch.cuda.is_available(),如果顯示Turn,則配置