深度学习环境搭建:ubuntu16.04+python3.6(anaconda)+nvidia cuda9.2+cudnn(for cuda 9.2)+pytorch(cuda 9.2)

啊....上一篇(第一篇)博客还是3月份写的，写的还是js，哈哈。废话不多说，先摆几个坑出来，希望像我一样的新人尽量能避免：

1. 虚拟机上的linux是无法安装支持cuda的pytorch的（就算你电脑双显卡也不行 ）

2.如果你的电脑没有NVIDIA显卡，那么不好意思，你也不能安装支持cuda的pytorch

3.linux系统别用太高版本，因为有的最新版本未必有对应版本的nvidia cuda

至于怎么查看自己电脑显卡型号，可以出门左拐找度娘了

第一步：下载ubuntu16.04的镜像文件，我是在清华的镜像网站上下载的，网址：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-releases/16.04/ 我下载的版本为  ubuntu-16.04.5-desktop-amd64.iso

第二步：安装双系统，我电脑系统是win7，这里推荐一个很好很详细的教程，网址：https://jingyan.baidu.com/article/e4d08ffdace06e0fd2f60d39.html 同时，我也想提醒一下在这一步要注意的坑：

                    坑一：就按照提示将iso文件，initrd.lz和vmlinuz.efi文件放在C盘根目录下，不要担心会占据你C盘的空间，因为安装好    后这三个文件是可以删除的

                     坑二：你要注意你解压下来的initrd和vmlinuz文件是否自动带后缀名，若没有带后缀名，则在点击配置后的menu.lst文件中对应的initrd和vmlinuz就不要带后缀名

第三步：在ubundu上进入anaconda官网下载anaconda(linux 64位，python3.6)，然后就是根据下载的anaconda文件类型解压文件，中间有一步问你默认安装位置，我填的/usr/local/anaconda3，最后面询问是否把anaconda的路径存入系统PATH路径，我选了yes(后面使用conda下载pytorch的时候就可以直接用conda命令了);接下来的一个选择我选了no(问是否安装visual stuido？？)

第四步：安装显卡驱动以及安装下载安装cuda toolkit，参考网址：https://blog.csdn.net/EliminatedAcmer/article/details/80528980

第五步：下载安装cudnn for 9.2，这个东西需要注册并登录(如果你之前有nvidia帐号就可以直接登录),网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 我下载的是cuDNN v7.1.4 Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb) 下载下来的是deb包，直接dpkg -i 包名即可(如果你在这一步也是和我一样由于网速原因被困扰了很久，别急 ，你可以从我最后面分享的百度云链接下载这个cudnn)

第六步：去pytorch官网查看下载对应的pytorch的命令，由于有时在pytorch的官网点击无效，所以这么贴出一个使用conda安装cuda9.2 的pytorch命令：conda install pytorch torchvision cuda92 -c pytorch，具体参考网址：https://ptorch.com/news/145.html

第七步：在ubuntu上下载pycharm，网址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux 选择linux下载版本，然后安装，注意，得将pycharm中的编译器设为anaconda3中的python3.6才能在你的项目（文件）中导入torch模块

最后，如果要测试自己的gpu是否安装成功，命令行：nvidia-smi

查看自己是否能用cuda加速(命令行进入python模式或在pycharm中)：

import torch

print(torch.cuda.is_available()) #输出True即成功

cudnn for cuda9.2百度云链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1Oj2P7a1TkDrmicNSqsjjhg 密码：eipt