Pytorch+cuda+anaconda+pycharm+window10环境搭建

首先安装一个科学上网工具，墙会导致各种问题和速度慢，白白花掉你无数精力，几十块一个月，但是可以帮你在以后的开发中节省数天时间，不要太划算。但是安装科学上网的工具用百度是搜索不到的，需要用google搜索，死循环？所以只能先找能科学上网的同学了。

1、安装anaconda，
anaconda里面自带python，不用单独安装了
下载anaconda的安装包，一般下载很慢，基本不能用，需要使用国内的镜像网站才行，目前比较好的是清华的镜像
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
从里面选择合适的anaconda版本，下载，安装
主要anaconda使用的python版本，这个版本要和其它依赖使用的一致
可以选择配置一下anaconda的环境变量，如
G:\Anaconda3;G:\Anaconda3\Scripts;G:\Anaconda3\Library\bin"

2、检测cuda支持的版本
这之前最后通过计算机-右键-属性-设备管理器-显示适配器，将nvdia的驱动更新到最新（我是这样弄的，这样才能对应到开发工具的10.1版本，不知道其他情况下，版本不对应了这样做是否可以）

重启计算机，
直接win10 搜索nvidia，选择NVIDIA Controller
或者控制面板->搜索NVIDIA->双击进入NVIDIA控制面板：
点击帮助->系统信息->组件：
然后看NVCUDA.DLL这一行查看驱动版本

3、然后进入pytorch官网，百度搜索即可。
根据支持的cuda版本，Python版本，选择Pytorch环境组合，
第三行表示使用哪种安装工具。
cuda版本：
目前pytorch上面只有两个cuda的版本可以选，根据驱动版本选择下载版本，**注意版本号是分了几个数字段，貌似必须要对应的第二个数字段，才能用，比如10.1.xx 和10.1.xx对应才可以配合使用，但是10.0.x和10.1.x就不行了。**自己安装的时候就在这里卡住了，没有注意到版本之间匹配度要求这么高。
很多情况的cuda不能用，torch.cuda.is_available()返回false原因应该就是这个版本没对上

python版本（根据anaconda的来即可）

最后得到下面那行命令

4、win10里面程序选择到anaconda目录下面，右键anaconda prompt, 管理员身份运行 ，不然可能报错
输入刚才复制的命令，然后得到要安装的和更新的包的目录、

下面会选择yes还是no，输入n，没梯子之类的话不要在线安装，很慢装不了，一种方式是使用镜像安装，目前清华源镜像比较好;
下面的地址可能会变，需要到官方复制 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

参考https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
设置清华源，全局搜索或者打开用户目录下的.condarc 文件，设置如下内容进去
channels:

• defaults
  show_channel_urls: true
  default_channels:
• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  然后 运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

在该命令行界面输入如下命令，最后一行表示显示安装包下载来源的路径。
但是自己设置了貌似没用
还有一种方式，官网说明 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 包名
或者
pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 包名
自己试了一个包能行
还是不行的话手动下载，离线安装
5、根据要安装的列表，分别到清华源上面找相应的包，注意一定要准确对应，不然可能各种错
清华源里面的搜索貌似没用，所以要自己进入目录找，然后上面的黑框里面实际上提供了包所在的路径

在清华源中anaconda对应目录下面按照该路径找对应的包即可
比较大的包离线安装，如果比较小的，只有几百k，可以在线安装

包下载完成之后，使用
conda install --offline 包路径
即可安装该包

所有包安装完成即可
最后测试是否安装成功

6、**要使用cuda和 GPU还有几步要做，**安装Nvdia官方的开发工具，貌似很多教程都没提到这个，让人还以为上面做了就完了，应该是装过了就没提了。
先安装CUDA Toolkit，https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，
必须要选择对应的版本，不然不能用

这里同样的注意
根据驱动版本选择下载版本，**注意版本号是分了几个数字段，貌似必须要对应的第二个数字段，才能用，比如10.1.1x 和10.1.2x可以配合使用，但是10.0.x和10.1.x就不行了。**自己安装的时候就在这里卡住了，没有注意到版本之间匹配度要求这么高。
很多情况的cuda不能用，torch.cuda.is_available()返回false原因应该就是这个版本没对上

选择好版本之后，点击进去，依次选择对应的系统信息即可
文件很大，下载下来之后，按照一般流程安装，其中会遇到需要安装vs的情况，需要装vs的话就装，不需要的话倒回去选择自定义，然后展开安装项目，取消visual studio相关的那个选项应该就可以了（没试过）
有驱动更新什么的最好重启一下，然后一些才能生效

7、cuda toolkit安装完之后，还需要安装一个cudnn，这个应该比较简单，按照其他教程下载，注册用户-下载-解压
解压之后有3个目录，将它们一起复制放到cuda的安装目录下面即可
比如我这次的安装目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

安装这个cuda的工具真费了不少功夫
最后，测试cuda终于可用了
torch.cuda.is_available()

8、下面安装pycharm, 导入anaconda
破解激活方法，详见另一篇博客
注意原来有激活码的方式激活，貌似该网站已经不能用了

进入PyCharm，依次点击File->Default Setting->Project Interpreter

应该是选择第三个好一些，然后点击胜率号，进入anaconda的安装目录，里面有个python.exe 文件，选择它就可以了。
第一个貌似是重新建立一个环境。点击第三个选项卡，将路径选为anaconda安装路径下的python.exe，确定后成功配置anaconda环境。

遇到的一些问题：
可以import torch
但是不能import torchvision
或者部分包可以导入部分包不能导入
一开始很懵逼，为什么？后面找了一会儿，使用最开始的命令
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
发现是torchvision的包安装错了，安装成linux的版本了，所以导入不了