Anaconda3+PyTorch：安装并配置深度学习环境

Anaconda3+PyTorch：安装并配置深度学习环境

这里介绍如何用Anaconda3+PyTorch来安装和配置一个基础的深度学习环境。
本教程参考：
B站UP小土堆，推荐有时间的同学去学习
对深度学习感兴趣的同学，还推荐去看该教程，学习理论和实践：
PyTorch深度学习实践

1、安装Anaconda3

去官网下载Anaconda。或者可以直接下载我的安装包，python版本为3.6：链接：https://pan.baidu.com/s/1CI2p3ampduu63p-ak-o4Bg
提取码：hzdz

按默认操作进行安装，注意记住自己的安装路径。

跳过安装VSCode，之后点击完成。

验证是否安装成功。在开始菜单找到Anaconda Prompt，打开，如果出现(base)xxxx，则说明安装成功。

2、确保已经安装了显卡驱动

一般电脑都已经安装了显卡驱动。如果能在任务管理器中看到自己的显卡，则说明有驱动。

3、准备pytorch环境。

打开Anaconda Prompt，输入conda create -n pytorch python=3.6。
如果python为其它版本则将3.6改为对应的版本号，如果是使用我提供的安装包则是3.6。

检测到缺少的一些包，选择y进行安装：

4、安装Pytorch。

去Pytorch官网下载对应版本的安装包。注意选择Package为Conda。CUDA版本与自己电脑的CUDA版本对应，可以在Anaconda Prompt中输入nvidia-smi查看自己的CUDA版本。
复制最底部的命令行：

打开Anaconda Prompt，输入conda activate pytorch进入pytorch环境。

复制上一步的下载链接，按回车进行下载，整个下载过程较慢。

下载完后，输入如下命令，验证是否全部安装完毕。

5、安装PyCharm编译器

到PyCharm官网下载安装包。或者直接下载我的安装包：
链接：https://pan.baidu.com/s/12hAInaKcFI-jyUvh_mXiDw
提取码：hzdz

进行下载，勾选项如下：

下载完成后，配置环境：
打开PyCharm，新建项目。

选择现有的解释器，步骤1中安装的Anconda。


完成创建

在打开项目的Python控制台中输入如下指令，验证是否配置成功

6、测试

import torch

batch_size = 1
seq_len = 3
input_size = 4
hidden_size = 2
num_layers = 1

cell = torch.nn.RNN(input_size = input_size, hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers)

# (seqLen,batchSize,inputSize)
inputs = torch.randn(seq_len, batch_size, input_size)
hidden = torch.zeros(num_layers, batch_size, hidden_size)

out, hidden = cell(inputs, hidden)

print('Output size:', out.shape)
print('Output:', out)
print('Hidden Size:', hidden.shape)
print('Hidden:',hidden)

测试以上简单的RNN网络结构代码，如果出现如下结果，则配置完成。