pytorch （GPU） 安装 全部过程（踩得坑好多）（win10）
惨痛史：
自己一开始由于没有什么了解，就随便网上找了一个教程开始弄，也没有在意是否匹配自己的显卡驱动情况，就安装了，最开始受罪的是我的Ubuntu，哎，这个就不提了，都是泪，之后再在windows10 上安装cuda、cudnn等也是一头雾水，各种版本问题啊、下载问题啊、虚拟环境问题啊、BERT支持问题啊，导致按了又重装一遍，一开始安装的时候NVIDIA驱动都被我搞没了，安装完成之后用几天等到不匹配的时候才发现这个问题，心态都有点要崩了（像我这么积极的人 哈哈 ），昨天开始全部重新安装，顺便写下全部过程，应该是踩了不少坑，希望可以对后来人有所帮助。
写在开头
大家先要了解自己的驱动支持版本，我是在昨天更新驱动之后才可以支持cuda10.1的，要不然之前一直最高只支持9.1版本的，那么如何查看本地驱动支持的CUDA版本呢？
操作：打开NVIDIA驱动程序，选择导航栏帮助-系统信息，选择组件，查看动态链接库文件NVCUDA.DLL 后面会写最高支持的CUDA版本哦
这里再新增一点（菜鸟的我又踩到坑了。。。）：虽然驱动支持cuda10.1的，但是后面在跑模型的时候出现本机的算力不足的问题，也就是硬件无法支持cuda的高版本，最后我卸载cuda10.1的，然后重装了cuda9.0的，这个问题就解决了，笔记本还是有点菜啊（920M 对应算力3.5）
这里附一张显卡算力表：
下面带一张cuda对应需求算力：
下载对应CUDA版本
这里由于官网找得比较麻烦，大家可以通过点击下面链接找到较为全面的CUDA版本(链接地址是：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)
CUDA各版本官方下载地址
安装CUDA
下载之后就安装吧
这里顺便提一下，因为CUDA是运行在整个系统环境的，所以推荐的虚拟环境下跑pytorchGPU也是木得问题的，也就是说直接安装在整个系统环境就OK。（本博文推荐安装pytorch在虚拟环境中，通过anaconda软件，conda命令，比较好管理哦，下面教程也会写）
点击运行 开始时一个暂时解压路径选择，直接默认就行，因为这个没有什么用途，只是暂时作为一个解压空间用，安装完成会自动删除，所以别把之后的cuda安装位置选在这里，否则你懂得 哈哈（我可是踩过哦） 慢慢等待解压吧
解压完成后 进入NVIDIA的软件检测安装，系统检查之后点同意协议，之后安装模式选择精简模式就是把提供的东西全装，这个模式里面会重新安装驱动，所以建议选择自定义，就安装一个CUDA就ok，之后有三个文件的位置，这个就是主要的CUDA文件了，这个位置可不能安装在上面选择的解压位置哦，wuwu，对了 这几个路径位置如果不想放在默认位置的话，放在自己记得的地方吧，后面配置环境变量有用,路径选择之后，就是一段等待安装完成。
之后可以在命令行运行nvcc -V 进行验证是否安装成功（只要上面没有出错肯定是OK的，不过，哈哈，这里肯定是有坑的，nvcc 命令无法识别，这说明你得NVIDIA没有弄好，这个虽然是有点烦，但是百度就OK，一般是驱动没有装好）
下载CUDNN
cudnn的到官网进行下载，记得选择对应cuda的版本（这个要自己注册个账号，并且要填一个问卷才能下载，对于新用户来说）
CUDNN下载地址
下载完之后解压，里面有三个目录，对应cuda的三个同名目录，把cudnn三个目录里面的东西复制到cuda同名目录下就ok了，lib要再进到x64 把里面的文件拷贝到cuda的lib\x64 路径下
之后就是配置环境了
这个配置环境变量我就把配置环境比较详细有效的链接放这里吧
https://blog.csdn.net/u010618587/article/details/82940528
我就不多讲了，自己也是偷师的，配置的不咋样没有几把刷子就不误人子弟了 哈哈 ,我下面就不讲这个了吧，看前面大佬的操作链接吧 嘿嘿（偷的一手好懒）
关于虚拟环境
之后就是使用anaconda的conda进行虚拟环境下的pytorch安装配置了，因为在虚拟环境下可以根据自己的需求来改变各种包的版本，不会容易混起来，所以我是选择在虚拟环境下进行安装的 推荐大家使用虚拟环境。 请大家先去安装一下anaconda吧。
安装完成之后，在开始菜单搜索prompt 打开 Anaconda Prompt
之后的路径大家就不用纠结了，直接使用就是了（我也不是很懂，就不多说了，有错请大家指正，嘿 菜的抠脚 哎）
关于虚拟环境的创建和使用，命令如下
创建命令 conda create -n pytorch_gpu python=3.7
pytorch_gpu 是 虚拟环境的名字，后面的python=3.7是指定python版本 因为是要使用pytorch 所以得安装python ，如果不指定python版本的话，好像是默认使用本地的python版本（前提是得有）
名字和版本可以根据自己的需要进行修改
进入虚拟环境 activate pytorch_gpu 这个命令运行之后前面的 base 会变成 pytorch_gpu 说明进入了这个名字的虚拟环境
退出命令 deactivate
安装pytorch
之后就是在虚拟环境下安装对应版本的pytorch 了， 官网的安装实在太慢了，于是这里推荐大家离线安装，先去清华镜像站下载pytorch 和 torchvision 之后进行conda离线安装 会快很多 飞一般的感觉~~~~~
清华镜像站pytorch 位置：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
自己选择对应版本吧 pytorch 和 torchvision都下，torchvision独立于torch。torchvision包由流行的数据集（torchvision.datasets）、模型架构(torchvision.models)和用于计算机视觉的常见图像转换组成t(torchvision.transforms)
离线安装的具体操作是
到对应的下载位置 这里我觉得下载在C的downloads文件夹中会比较方便，直接cd Downloads就OK ，之后在下载压缩包的路径下运行 conda install --offline 压缩包名字 就ok了 这里我就是切到Downloads 路径下使用这个命令，如图
为了以后方面 顺便把下载的conda源换成其他国内源吧
执行以下命令 换成 中科大的源 其他的源大家阔以百度 哈哈
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes
这之后得安装一下torch 里面需要的一些库文件 比如 numpy 等 否则如果直接在python中import torch的话会报错
命令如下 ：
conda install numpy mkl cffi pillow
这里也踩了一个坑，这个pillow我是之后才装的 是使用pip装的，不过我的这个虚拟环境中的pip 有点傲娇 遇到了‘ModuleNotFoundError: No module named ‘pip._internal.cli.main’’ 这个问题， 如果有谁遇到的话，把虚拟环境下 Scripts 里面的pip-script.py 的import部分的一行进行修改一下，代码如下：
# from pip._internal.cli.main import main
from pip._internal import main
下面是参考链接：https://blog.csdn.net/Zheng18856502880/article/details/105011474
对了 因为主要是在jupyter notebook里面进行调试， so 在这里面使用虚拟环境也是需要插件的
命令 ：conda install nb_conda
上面菜单栏有一个conda
这样就可以在new那边选择Python虚拟环境进行操作了
这里我还遇到了一个无法定位程序输入点的问题 （虽然没什么问题，但是每次使用都出这东西，有点烦不是吗，嘿）
解决方法：pythoncom37.dll是pywin32的一个文件，位于路径Anaconda3\envs\pytorch(你的虚拟环境)\Lib\site-packages\pywin32_system32中，
而Anaconda3\envs\pytorch\Library\bin中也存在一个同名文件，
我将后者文件删除，并且将Anaconda3的Library\bin下的pythoncom37.dll也一起删除之后我才ok的
之后pip 安装一下pytorch_pretrained_bert(因为本人需要使用BERT的原因)
进入python
import torch
import torchvision
import pytorch_pretrained_bert
ok 没有报错 可以 到此结束 加油吧 向BERT前进
希望各位可以事业有成，人生精彩 哈哈
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索