环境搭建（一） - PyTorch在Windows下的安装（2019.05.24）
简介
PyTorch进行神经网络的学习十分有用， 但是，其在中国大陆的安装包下载十分缓慢。这里介绍一下我在Windows10中安装PyTorch的过程与建议。
系统配置
- Windows 10
- Anaconda环境
- Python 3.7
- 无CUDA内核显卡
版本选择
进入PyTorch的官网：https://pytorch.org/get-started/locally/
之后，在页面下方，你会发现需要选择以下几个信息以继续安装：
PyTorch Build
这个默认都是选择稳定版的，即Stable的版本
Your OS
这个是选择你的操作系统。可以是Windows，苹果Mac或者Linux。我的系统是Windows 10，所以选择Windows
Package
这个就是你用什么方式安装PyTorch，一般如果你的家里网络条件好，选择conda就可以。但是如果你用conda发现总是下载很慢，建议使用pip安装。
这里我就是苦逼用conda下载了三天三夜都失败了的人，所以选择了pip安装。
Language
这个是你电脑中安装的Python版本。
进入cmd，在命令行中输入以下命令：
python --version看到以下图片，就可以确定你现在装的python版本，针对你的版本，选择相应的PyTorch版本。
CUDA
CUDA的选择与你的机器中安装的显卡有关。
只要你的显卡有CUDA的核心就行了。具体的信息可以参考这个网址：
https://www.nvidia.cn/object/cuda_learn_products_cn_old.html
- 如果你的电脑显卡有CUDA的核心，则可以选择CUDA对应的版本。
- 如果你的电脑是集成显卡或者不支持CUDA核心，那就将CUDA选为“None”
安装PyTorch与Torchvision
根据前面的选择，我的电脑最终版本如下：
下载安装包到本地
这里需要提醒一下，PyTorch的版本在国内下载是非常非常非常慢的，去网上搜一搜遍地都是下载慢的哀嚎声。而且近期清华与科大的镜像都被封了，就导致了直接使用PyTorch官网推荐的语句很难安装。
因此，建议大家在Package一项中选择“pip”安装，然后在“Run this Command”这一栏，直接复制代码中的两个网址，
以我上面的版本选择为例，即在新的浏览器页面中直接输入：
- https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
- https://download.pytorch.org/whl/cpu/torchvision-0.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
声明一下：有CUDA的版本，Torch包大概680M左右，普通CPU的版本大概95M。
关于下载速度的问题，如果你手机有流量，建议用4G试试，我就是用的自己手机热点，下载了CUDA版本+CPU版本，一共花了不到20分钟，花了4个G左右的流量才下载好。
安装
- 以管理员身份运行cmd
- 输入如下代码（将红色部分替换为下载的安装包的存放路径）：
pip install C:\Users\XXX\Desktop\torch-1.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
- 再输入代码（将红色部分替换为下载的安装包的存放路径）：
pip install C:\Users\XXX\Desktop\torchvision-0.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
卸载Pytorch
- 以管理员身份运行cmd
- 输入如下代码：
pip uninstall torch- 再输入如下代码：
pip uninstall torchvision
测试包安装成功
- 以管理员身份运行cmd
- 输入：python
- 输入如下代码：
from __future__ import print_function
import torch
x=torch.rand(5,3)
print(x)
- 测试GPU驱动与CUDA的正常，则输入如下代码：
import torch
torch.cuda.is_available()