anaconda+pytorch+jupter+pycharm安装

0、特别说明：此文档仅是笔记，配套视频教程地址如下

观看视频

一、更改anaconda镜像源。

我用anaconda来创建不同的python环境，每个环节相互独立，互不影响。

建议不要安装再C盘，因为后面安装虚拟环境比较废硬盘空间，建议anaconda安装在空间较达的分区中。

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/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes


#配置三方镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

#删除原来的镜像
conda config --remove channels

二、创建虚拟环节，并进入虚拟换

#conda create -n 虚拟环境名 python=版本号
#创建一个python版本是3.8的python环节，因为这个环节我要用来安装gpu版本的pytorch，所以我将其命名为pytorch-gpu
conda create -n pytorch-gpu python=3.8
#删除虚拟环境
conda remove -n pytorch-gpu --all
#创建完以后进入虚拟环节
conda activate pytorch-gpu
#查看所有虚拟环境
conda-env list
#推出环境
conda deactivate

#列出所有环节，可以使用它查看环节是否安装成功
conda info --envs

#查看conda镜像配置
conda config --show

#清除索引缓存，保证镜像更新
conda clean -i

三、安装gpu版本的pytorch。

需要到官网查看安装命令，不同配置，不同python版本安装的命令不同

我的cuda是10.1版本，选了一个10.2的

# 查看cuda版本信息
nvidia-smi

python是3.8版本

最后生成命令如下。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

验证是否安装成功

#安装numpy激活环境
conda install numpy

#测试是否安装成功
import numpy
import torch

========================================
import torch
import torchvision
print(torch.cuda.is_available())#输出为true即可

四、安装jupter notebook

activate pytorch-gpu

conda install ipykernel

#--name后写虚拟环境名称 --display-name后面写jupter展示名称
python -m ipykernel install --user --name pytorch-gpu --display-name pytorch-gpu


======================================
conda install nb_conda    #安装以后就可以在开始菜单中看到对应的jupter notebook了

五、pytorch离线包下载地址

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

#下载版本
pytorch-1.7.1-py3.8_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2
torchaudio-0.7.2-py38.tar.bz2
torchvision-0.8.2-py38_cu101.tar.bz2

conda install --offline D:\testhome\pytorch-1.7.1-py3.8_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2
#我单独安装了pytorch，其他的正常安装
conda install torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

六、补充一个新的安装方法，还未尝试过，不过凭感觉有效

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

-c命令是用来指定镜像源的，所以让他指向国内镜像源，得到命令
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/


conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/


conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/