windows10 Anaconda安装pytorch(GPU)踩坑！

环境介绍

Windows 10
cuda 10.1.135
Python 3.7

1. Anaconda3 安装

1.1 下载Anaconda3
anaconda基本是 官网或镜像源下载，一直next，在此不详细说明了，有需要的话可以看下这个博客
anaconda教程

1.2 准备工作
打开 Anaconda Prompt

输入conda create -n pytorch python=3.7创建Pytorch Anaconda虚拟环境（python对应自己的版本）

输入activate pytorch启动Pytorch Anaconda虚拟环境
输入 conda deactivate 可以退出此环境

2. Pytorch和torchvision 的安装

2.1 Pytorch安装

这里不太推荐按照官网给的指令下载，下载很慢，而且容易出问题 _
2.1.1 普通方法：
首先进入 Pytorch 官网：https://pytorch.org/
点击Get Started， 选择合适的版本

按照给出的指令输入到anaconda promopt里输入 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

虽然是官方方法，但是不论用conda还是pip安装都会很慢，在此推荐第二种方法

2.1.2 镜像下载安装（强烈推荐）
首先进入此链接 torch清华镜像源链接.
选择win-64，博主选择的是如图的pytorch-1.2.0-py3.7_cuda100_cudnn7_1.tar.bz2
切换到下载的文件夹，依次输入

conda install numpy mkl cffi

conda install --offline pytorch-1.2.0-py3.7_cuda100_cudnn7_1.tar.bz2

conda install --offline后输入下载的版本

下载速度要比官网的方法快很多！

2.2 torchvision安装
一般的方是pip install torchvision
但是我输入以后import torchvision显示报错：

Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
  File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torchvision\__init__.py", line 1, in 
    from torchvision import models
  File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torchvision\models\__init__.py", line 11, in 
    from . import detection
  File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torchvision\models\detection\__init__.py", line 1, in 
    from .faster_rcnn import *
  File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torchvision\models\detection\faster_rcnn.py", line 7, in 
    from torchvision.ops import misc as misc_nn_ops
  File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torchvision\ops\__init__.py", line 1, in 
    from .boxes import nms, box_iou
  File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torchvision\ops\boxes.py", line 2, in 
    from torchvision import _C
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。
exit()

在网上查了很多方法，比如卸载再重装numpy包都不管用，
最后还是老方法在镜像下载对应的torchvision包

在下载路径输入conda install --offline torchvision-0.4.0-py37_cu100.tar.bz2

完美解决，没有报错！

2.3 验证成功安装
进入pytorch环境输入python，并运行以下代码验证是否安装成功及版本号：

import torch 
import torchvision
print(torch.__version__)
print(torchvision.__version__)

都不报错，证明安装成功!