Linux环境下GPU版本的pytorch安装

恰逢这一段时间国内的开源镜像都不太好用，又突然间要用Pytorch，只能自己琢磨了。历经两天，终于安装好了，太不容易了，写个博客纪念一下，也为小伙伴们提供个参考。

环境：Anconda3（Python3.7）+ CUDA9.0 + linux（64位） ，安装的是 pytorch （torch 0.4.1 + torchvision0.2.1）

第一步：安装anaconda（配置python环境）

Linux安装anaconda3请参考此链接：https://www.jianshu.com/p/e298b9d3afae

第二步：安装CUDA以及CuDNN

由于服务器之前安装过CUDA9.0了，这里就跳过此步骤。

查看cuda版本： (这里为 CUDA Version 9.0.176)
$ cat /usr/local/cuda/version.txt 
查看cudnn版本：（这里为 cudnn 7.6.1）
$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 

第三步：下载pytorch

1.方法一：使用国内镜像（清华，阿里，腾讯等等）

添加镜像到本地：

在终端输入

$ vim ~/.condarc

进入vim的编辑模式后，在里面添加想要使用的镜像，例如：

- https://pypi.doubanio.com/simple/

退出并保存之后就ok了，再使用pytorch官网的下载命令下载。但是最近这段时间，国内镜像不太好用，所以这条路就走不通了。

2.方法二：离线下载pytorch

去官网的链接下载whl直接安装， https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html

上面这个是适用于cuda10.1的，改变这个数值为你的cuda版本即可。（这里你要知道你想要安装的torch和torchvision版本，按照这样安装，下面的就不用看了，哈哈哈。）

********************************************************************************************************************************

这也是我试出来的方法，哈哈，不过亲测可行。

只需在上面这个链接里面找你想要的版本的torch和torchvision下载即可。

（1）下载torch

首先，翻外网，直接下载torch的whl文件（下载名称根据自己的环境改变）这里linux64位，cuda9.0，python3.7 的话，torch-0.4.1的下载地址为：http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl（替换规则：比如说想下载python3.6对应的版本的话，把链接对应处的 37 改为 36 即可，其他对应位置，如cuda版本，操作系统，torch版本都是同样的替换原理，这里足以说明规范命名的重要性~）

然后，把下载好的 torch-0.4.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl文件传到服务器上，安装whl文件即可。

$ pip install torch-0.4.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

（2）下载torchvision

此处需要注意，下载的torchvision的版本的发布日期需要比已经下载好的torch的版本的发布日期早才可以匹配成功，否则会出现不match的情况。就比如我现在已经安装了torch-0.4.1（发布日期：2018.07），我下载了torchvision-0.3.0（发布日期:2019.05）就安装不上，下载torchvision-0.2.1（发布日期：2018.04）就成功安装了。

查看torch不同版本发布日期：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/

查看torchvision不同版本发布日期：https://pypi.org/project/torchvision/0.2.1/#history

下载对应版本的torchvision（这里为torchvision0.2.1）：https://pypi.org/project/torchvision/0.2.1/#files

最后把torchvision传到服务器上，安装即可。

（当然，也可以参考：https://blog.csdn.net/PC1022/article/details/80410376）

（或者，最简单的知道torch对应哪个torchvision的版本方法：到pytorch官网选择pip下载方式，就会告诉你下载哪个版本的torchvision～）

第四步：验证是否安装成功

进入python，验证torch，torchvision，cuda是否可以正常使用~

$ python
Python 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 22:11:17)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> import torchvision
>>> torch.cuda.is_available()
True

（小缺陷：

由于服务器上装了好多版本的python和anaconda，所以在终端进入anaconda或者python时，可能会提示没有这个命令或者不是你想要的python版本，这时，只需进行以下修改，之后再进入python，就能进入到你想要的正确的版本了。

$ sudo vim ~/.bashrc
# 这里根据实际情况修改路径（用户名为你的Linux的用户名）
# 添加 export PATH = /home/用户名/anaconda3/bin:$PATH
$ source ~/.bashrc

）