win10+GTX1050+Pytorch-GPU+pip离线安装心得（克服清华源安装太慢）

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前言

提示：惠普暗影精灵2+win10+GTX1050用conda安装PytorchGPU环境。

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一、基本认识

• conda：一个管理虚拟环境管理安装包的平台，它可以生成一个单独的虚拟环境，可以给一个环境安装单独的包（这里这个包，就是压缩包，拿工具安装就会解压成文件夹，里面的函数，就是平时调用的库，比如平常写 from xx import xx，这里的from就是库。）
• 虚拟环境：可以理解为你的电脑单独开了一个小空间，这块小空间和其他的小空间互不打扰，单独运行程序时，这块小空间所可以依赖的库都是被coda隔开的。你要是有基本的计算机知识，应该很容易理解。
• Pytorch：就是原来的Torch工具（说是工具，其实就是以前的人写出来的一堆函数，直接调用不用自己写可以省很多事。）

二、安装步骤

1.安装cuda和cudnn

1. cuda9.0：就是英伟达公司（一般人都知道吧，做显卡的公司。）给你电脑提供的驱动（就是个软件，让你愉悦的使用你的显卡GPU）。正常来说是要去官网下载的（免费的，不过英伟达不太行，国内估计没有服务器，下载速度巨慢）我也是找的csdn那些教安装的找的资源，用迅雷下载的。如果会科学上网就特别easy了。
2. cudnn：cudnn我也不太清楚他是个什么，就是安装在了你cuda9.0的目录里面才可以用不然也用不了。
   cuda： cuda_9.0.176_win10.exe
   cudnn：cudnn-9.0-windows10-x64-v7.6.5.32
   
   至于这两个安装我建议也是可以拿csdn搜一下就可以。不难，右手就行。对了不要想着安装在非系统盘，安装在非系统盘，之后会出现，你要自己开机的时候打开它的情况，挺恶心的。

2.开始搞环境（这里默认你安装了conda，不然也可以直接百度搜索Anaconda直接下载，建议用迅雷。）

conda下载安装完成之后，你在开始菜单里面找会找到anconda3的文件夹，里面会有anaconda promt（这是个黑窗不要害怕，我一开始以为是什么病毒，着实吓一跳。）


打开promt之后一开始是base路径

conda info -e

会显示就一个环境并且，*标记就在base里面。

conda create -n pytorchgpu python=3.7

-n 后面跟的就是你的环境的名字，记住它之后还要用。python=3.7是环境python语言的版本。
你可以在用之前查看环境信息的方式查看，现在就会有两个环境名，*还是在base环境前面。

conda activate pytorchgpu

正常来说你的黑窗显示的应该是：

（pytorchgpu）c:/xxxx/xxxx/

这样就打开了这个环境就可以开始安装库了。

3.开始安装pytorch

pytorch官网 pytorch.org 可以查看你需要的安装版本的conda指令。这个需要自己查阅。如果你跟我是一个配置，可以用下面这条：

conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch

注意了这里的-c pytorch意思是从pytorch官网的数据库下载，我之前不是说英伟达在国内下载很慢么？这个pytorch的服务器和anaconda的服务器也是一样，都很慢。
但是有些地区不一样，我也不太明白其中的道理。有些地方他就是下的快。
正常来说，他要是能下是最好的，你等他下载就完事了。很慢就接着看下面。

3.换源安装pytorch

conda在安装包时，是由软件内部通过url请求数据库地址来下载的。这个数据库就是常说的源。国内一些高校和公司也是要用外国的数据库的，但是，我们国家有墙（你懂的）。那就只能镜像服务器（就是拷贝人家的数据库回来换国内的服务器。）这里只介绍清华源，其他的源自己开发吧，常见的还有中科大 豆瓣 上海交大。。。

还是在刚刚那个黑窗。

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

一般这三个源就够了。不同的源修改网址就够了。
步骤操作还是之前那个黑窗->激活环境->安装但是要记住去掉-c pytorch

conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0

3.解决安装慢的问题

详情看这个大佬写的帖子。传送门

写的很好。

3.附带我离线安装的心得

大的安装包 比如cudatoolkit pytorch 确实很大。可以用一般的网把小的安装了。 在安装时他会写出来什么包是在哪个网址安装的，把那个网址记住 后面跟上你要安装的包名就是这么一个链接。打开迅雷，新建一个项目用url直接下载。
比如说我下载的pytorch

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/pytorch-1.1.0-py3.7_cuda90_cudnn7_1.tar.bz2

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64这个就是数据库网站。
pytorch-1.1.0-py3.7_cuda90_cudnn7_1.tar.bz2这个就是包名。
合起来复制用迅雷新建项目，就可以直接下载。

下载完毕之后，还是打开promt 激活环境然后cd命令进入你迅雷下载的目录
比如

（pytorchgpu）c:/xxxx/xxxx/cd\
（pytorchgpu）c:/e:/xxx/xxx
（pytorchgpu）e:/xxx/xxx/

我写的cd命令可能不对，这个东西也是上网查一下就知道了。
然后就用 如下命令安装。

pip install <包名>

比如：

pip install --offline pytorch-1.1.0-py3.7_cuda90_cudnn7_1.tar.bz 

pip会比较快，一般conda创建环境都会有pip工具。

还有一点在你第一次安装一些小一点的包的时候，有大的包，比如 pytorch 没有安装完。第二次安装 他会提示你warning告诉你说有东西需要手动请理。把那个截图或者复制记下来。按照他的提示把包请理干净再用离线的方法装。
安装完了之后可以直接用黑窗打开环境 然后python 进入解释器输入如下代码。

import torch
torch.cuda.is_available()
#cuda是否可用；
torch.cuda.device_count()
#返回gpu数量；
torch.cuda.get_device_name(0)
#返回gpu名字，设备索引默认从0开始；
torch.cuda.current_device()
#返回当前设备索引；

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总结

希望能给还没有安装好pytorch或者被pytorch安装很慢所苦恼的xdm给点帮助。不要像我装了3天多。总算摸清楚。

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补：换源

conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch