在jupyter notebook中安装使用pytorch

1. 创建一个虚拟环境：DeepLearning
2. 分别下载安装cuda(V10.1.243)、CuDNN、Pytorch(1.2.0)
3. 在新环境中安装ipykernel: conda install ipykernel
4. 写入环境: python -m ipykernel install --name DeepLearing --display-name "Pytorch for Deeplearning"
5. 下载jupyter notebook : pip install matplotlib -i https://pypi.doubanio.com/simple
6. 依次下载 numpy 、scipy 和 pandas以及matplotlib

本次博客是为了记录安装方法，很多步骤博主之前都已经安装好了，因此大多是直接复制咱贴其他博主的，链接如下，谢谢他们的帮助。
本文引用博客如下：
7. https://blog.csdn.net/petSym/article/details/105985650
8. https://blog.csdn.net/qq_37388085/article/details/107995147
9. https://blog.csdn.net/qq_23013309/article/details/103965619

一. 创建环境
在 Anaconda Prompt窗口中输入：conda create -n DeepLearning
进入环境：conda activate DeepLearning

二. 安装步骤
1.检查是否有合适的GPU, 若有安装Cuda与CuDNN

2.下载pytorch安装文件，进行pytorch的安装

检查电脑是否有合适的GPU
在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本

点击 帮助->点击 系统信息 弹出下面的对话框，在驱动程序版本那一栏就能看到该计算机使用的驱动版本。

1. cuda
   官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2

在https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 这里可以查询到我们应该下载哪个版本

然后，根据实际情况选择合适的版本

CUDA 10.2

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

3. CuDNN
官网 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
将CuDNN压缩包解压后，下面的三个文件夹复制到Cuda的安装目录下

然后执行Demo, 如果Demo中显示PASS则说明安装成功

4. Pytorch
官网 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 选择合适的版本
torch/torchvision 都需要安装
安装名称如下：

`torchvision-0.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl`

 torch-1.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

如下验证是否安装成功：


验证Pytorch

安装成功
通过上面输出的信息，说明安装是成功的

三. 在新环境中安装包
新建的环境是没有安装ipykernel的，所以无法注册到Jupyter Notebook中，所以先要准备下环境：

# 安装ipykernel
conda install ipykernel
# 写入环境
python -m ipykernel install  --name torch --display-name "Pytorch for Deeplearning"

写入环境:

`python -m ipykernel install  --name DeepLearing --display-name "Pytorch for Deeplearning"`

下载jupyter notebook :

 `pip install matplotlib -i https://pypi.doubanio.com/simple`

依次下载 numpy 、scipy 和 pandas以及matplotlib（下载方法如上）
四 Jupyter notebook中添加Pytorch运行环境

1. 打开Anaconda中的Anaconda Navigator，如下所示：
   
2. 修改channel环境，如下红框所示：
   
   重启Jupyter Notebook，选择合适虚拟环境的jupyter notebook打开