Pytorch安装踩坑之路

我擦，Pytorch环境的搭建不得不说，真的有点烦，可能是自己菜吧。

重点：不要像我一样直接用cuda10.0的刚1.5版本的pytorch，你尝试过就知道，各种包冲突，然后在Anaconda Prompt上提示find shortest time to load xxx(这无非是一种寻找响应时间最短的一种算法，再根据结果去拉相应的包)，没用还会冲突。

1、选对正确的cuda版本

       首先，先确保如果想下载pytorch1.5版本或以上的并且想要使用GPU加速的，确保CUDA版本在10.1及以上，10.0官网已经不支持了。如下图：

       现在只需要安装对应版本的cuda就行了，安装pytorch的时候会自动下载适配的cudnn。

2、更改镜像

       在Anaconda Prompt命令行中执行下面的指令。

	# 配置国内源方便安装Numpy,Matplotlib等
	conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
	conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
	# 配置国内源安装PyTorch用
	conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
	# 显示源地址
	conda config --set show_channel_urls yes

       执行完上面的指令后，可以查看到下面文件中相应内容的变化。

3、创建单独的pytorch虚拟环境

       在Anaconda Prompt命令行中运行conda create -n pytorch python=3.7.3。这里选择自己的python版本。

       执行之后发现要强制更新anaconda，没事问题不大，按照提示执行对应的指令即可。

       运行之后，又报错了。其实是包的兼容性问题。那问题不大，找到那个对应的包名，直接移除就好了。

4、安装pytorch

       那此时再次创建虚拟环境已经可以成功了。使用conda activate pytorch切换到新的虚拟环境中。

       要是中间断了，继续执行该指令，会将未下完的包重新下载。

5、重新安装anaconda-navigator

       执行上面的conda remove pillow之后，anaconda-navigator打不开了。需要切换到base的虚拟环境再执行下面的指令重新安装。

	conda install anaconda-navigator

       然后anaconda-navigator就可以正常打开了。

6、测试pytorch环境

       进入自建的pytorch虚拟环境。执行下面的python代码。

	import torch
	print(torch.cuda.is_available())

       看到下面的结果说明安装成功了。

7、整合PyCharm

       OK，整合完毕。