安装Anaconda5.3.1 + CUDA8.0 + pycharm破解版 + pytorch1.0

• 原先python版本想卸载的话，双击安装时的exe文件，会弹出Modify、Repair、Uninstall的三个选项，选第三个Uninstall为卸载。

• Anaconda5.3.1

  • 清华大学开源软件镜像站
  • 根据你想要安装的python版本进行选择对应的Anaconda版本

• CUDA8.0

  • Windows系统查看CUDA版本号
  • cuda历史版本：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
  • cudnn的下载地址 : https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
  • Win10安装CUDA10和cuDNN

• pycharm + 破解

  • 下载安装参考：https://blog.csdn.net/qq_15698613/article/details/86502371
  • 破解参考破解补丁永久破解：https://blog.csdn.net/u014044812/article/details/78727496

• pytorch1.0安装 – （三种途径建议第二种 - 下载速度快）

  • 1.官网的提供的方法安装 – 速度慢、有的改变镜像配置文件会提速、但我的不行

    • pytorch官网

  

  • 在windows用管理员权限打开命令行，然后将run this command中的命令复制运行，不是管理员权限的话可能会报错。

  • 报错：CondaValueError: invalid package specification: =

    我当时安装了谷歌翻译插件，在浏览网页的时候就会自动翻译，会把cudatoolkit=8.0的等号俩边都加一个空格

  • 安装过程中可能会报错 ：

    CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url

    解决办法：【基础环境安装】conda httperror http none none for url none Anaconda更新失败解决办法

  • 2.在清华源下载文件后命令行安装 – 强烈建议 / 速度超快

    • pytorch的镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
    • 使用window下的命令行命令，进入下载目录下，使用conda install xxx.tar.bz2安装
      

  • 3. 同样改变镜像 + 命令

    • 默认装了cuda10.0 并不是自己电脑所支持的所以放弃，但是电脑支持这些版本的可以一试
      

• 验证是否安装成功

• import torch
  print(torch.__version__)
  print('gpu:',torch.cuda.is_available())
  

• Pycharm 这个IDE的一个bug，(不影响程序的运行)

  Pycharm : Cannot find reference ‘xxx’ in init.py -python问题的几种解决方案

• 关闭单词拼写

  https://blog.csdn.net/u014028392/article/details/80805800

  如果汉化的话找拼写里面的错字，取消打钩选择就行

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