anaconda虚拟环境下的pytorch—gpu版本安装总体过程记录

使用gpu版本的原因：

你的系统有一个英伟达图形处理器，PyTorch能充分利用它、充分利用显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（Compute Unified Device Architecture的缩写）。
cpu---控制+运算 gpu---运算

注意：

目前Windows上的PyTorch只支持Python 3.x不支持Python 2.x。

一、anaconda虚拟环境下的pytorch—gpu版本安装过程记录总体过程：

1、电脑有一块英伟达的显卡、 检查电脑是否有合适的GPU

(1)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

(1.1)没有“NVIDA控制面板”的解决办法相关资料总结如下：

  https://blog.csdn.net/Robin_hc/article/details/86561318?
  https://blog.csdn.net/qq_42772612/article/details/104808171?
  https://blog.csdn.net/han12398766/article/details/88068036?

(1.2)检查：

2、查看显卡带的默认驱动 cuda driver

(1)nvidia-smi

(1.1)查看显卡驱动(driver version)

3、根据驱动向下兼容下载 CUDA Toolkit 工具箱，配置环境(可搜索CUDA Toolkit安装过程+cuda环境变量配置)

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2

4、针对于深度学习，下载专门为深度学习加速的软件库cuDNN（对应CUDA Toolkit的版本），把下载的内容移到对应的cuda文件里

5、开始激活环境，下载对应cuda、python、操作系统的torch、torchvision版本

(1)下载网址：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 或

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

anaconda创建环境一般的流程：
1、下载anaconda
2、创建虚拟环境：

（1）软件法
1、下载anaconda
2、在软件里面创建一个python3.6版本的基础环境（这里的python版本以3.6为例
会比较慢、有网络因素的影响，不推荐）

（2）cmd法（国内镜像源法）
1、cmd下输入如下语句
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/
2、修改该位置的 .condarc 文件

修改成如下内容：
ssl_verify: true
show_channel_urls: true

channels:

• http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
• http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/

3、进入cmd命令编辑窗口

这里的python版本以3.6为例
cmd命令行中输入：
conda create -n 环境名称 python=3.6
pip install -r requirement.txt

4、下载匹配的pytorch
1、寻找匹配的pytorch版本进行选择
https://pytorch.org/get-started/locally/
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

(2)下载对应的torch等之后，激活、根据安装地址install

(3)测试：

二、总结：

1、一件事“打开冰箱、放入新东西、关闭冰箱”思想.

2、强制限定思想：向下兼容思想。事情的发展是一步一步不断进步的，低版本获取生存，高版本获取新用户。

三、博客借鉴：

  https://yidamyth.blog.csdn.net/article/details/118852828?
  https://blog.csdn.net/Robin_hc/article/details/86561318?
  https://blog.csdn.net/qq_42772612/article/details/104808171?
  https://blog.csdn.net/han12398766/article/details/88068036?
  https://www.cnblogs.com/luckyplj/p/13179220.html
  https://blog.csdn.net/pxyp123/article/details/123747978