Pytorch框架安装中遇到的问题

最近想学习Pytorch框架，但是这个框架真的是安得人心累，搞了两天，终于弄好了，现在想把我的经历分享给大家，希望对大家也有所帮助。

1.Anaconda安装

Anaconda是为方便使用python而建立的一个软件包，其包含常用的250多个工具包，多版本python解释器和强大的虚拟环境管理工具。
Anaconda可以使安装、运行和升级环境变得更简单，因此推荐安装使用。

安装步骤：

1. 官网下载安装包
2. 运行Aanconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe
3. 选择路径，勾选Add Anacoda to the system PATH environment variable,等待安装完成。
4. 验证安装成功，打开cmd，输入conda，回车。
5. 添加中科大镜像。

自我安装：这个部分我没有遇到什么问题，一切都挺顺的。（可以根据你们自己的系统进行选择，以下都是我选择的过程）

点击下载，下面是下载下来的结果：

双击运行安装包：


设置安装路径，这里采用默认的。

重点：填加到安装路径当中

安装结束

打开命令窗


验证：（出现以下的图像就说明安装成功啦）

2.PyCharm安装

PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
安装步骤：

1. 官网下载安装包 https://www.jetbrains.com/pycharm/
2. 运行pycharm-professional-2019.2.exe
3. 选择路径，勾选 Add lanchers dir to the PATH,等待安装完成
   
   这个地方也挺简单的，我就不详细放了。
   （最坑的是我之前还以为是我的PyCharm的问题，把我之前的卸载了重新又装了一次，才发现跟这个根本没有多大关系）

3.PyTorch安装

安装步骤：

1. 检查是否有合适GPU，若有，需安装CUDA与CuDNN（一般电脑都应该有吧，建议大家可以查一查自己的电脑后再看需不需要安装）
2. CUDA与CuDNN安装（非必须）
3. 下载whl文件，登录https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
   
   命名解释：（这个最好要看懂，后面可以帮很大的忙）
   cu92/torchvision-0.5.0%2Bcu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl
   cuda版本或cpu + pytorch版本号 + python版本号 + 操作系统
4. 下载pytorch与torchvision的whl文件，进入相应虚拟环境，通过pip安装。
5. 在pycharm中创建hello pytorch项目，运行脚本，查看pytorch版本

详细步骤

1. https://pytorch.org/get-started/locally/进入pytorch官网，查看自己适合的版本号进行下载。
   
   （按道理来说，划线的部分应该有显示的匹配版本号，就像下图一样，但是我的这个没有显示，所以只能完全自己去配）
   
2. 进入CUDA下载界面
   
3. 进入cuDNN下载界面https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive（我刚开始懒得注册账号，就在网上找各种白嫖资源，最后发现，好像或多或少都要点钱，最后只能老老实实在官网上注册自己的信息了）
   因为之前装的是CUDA9.2，所以cuDNN也要和其匹配，就选择下面的这个下载。
   
4. 运行CUDA的安装包（直接采用默认安装路径即可，一直点下一步就行）
   
5. 验证CUDA是否安装成功
   （1）进入到安装路径下，复制这个路径
   
   （2）进入到命令窗，进入到安装路径下
   
   （3）执行下面这条指令（出现下面这个，说明CUDA正确安装了）
   nvcc -V
   
   （4）将cudnn这个压缩包解压，就生成了cuda文件夹。
   
   （5）将解压后的cuda文件夹中的三个文件夹复制，粘贴到CUDA安装目录下。粘贴完毕，cudnn就安装完成。
   
   
   （6）继续准备验证cudnn。进入demo_suite文件夹，复制路径。
   
   （7）进入命令窗，切换到demo_suite文件夹。
   
   （8）执行两个执行程序。(出现下面两个图就验证cudnn安装成功了，Result=PASS)
   bandwidthTest.exe
   deviceQuery.exe
   
   

接下来，安装pytorch

（9）进入pytorch下载网站（里面有很多版本的torch安装软件，命名规律之前已经说过，就不重新说了）https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

（10）进入页内查询，输入cu92/torch-[版本号],就有如下显示（我因为没有显示，之后在这个栽了很多坑）

(按道理来说，之前在这里的时候，有红笔画出来，建议安装的版本号，但因为我的没有这个显示，所以我是自己从其中按照我的配置自己挑的，但是大家如果在这个地方如果有提示的话，建议选择提示的版本号)

（11）下面这个是我选的，大家不要照搬呀，这个地方都是要根据自己的cuda版本，python版本，系统版本来选择的，每个人都可能不一样。选择合适的下载即可。

（12）下面这个也是我自己选的，不要照搬呀，建议跟着之前网页的提示选择，我因为没有提示，就自己根据python版本、系统版本选择了一个。进行下载。

（13）下载好上面两个文件就是下面这个样子滴。

（14）打开PyCharm创建一个项目，我将其命名为hello pytorch

（15）再创建一个python的脚本。一个起名为hello pytorch的py文件。并输入如下代码，进行运行，但明显不成功。这是很正常的，因为在现在这个环境中，我们还没有安装pytorch，无法导入包。

import torch

print("hello pytorch {}".format(torch.__version__))

（16）进入terminal，输入
conda create -n pytorch_gpu python=3.8
创建虚拟环境。

创建成功应该应该是这个样子滴：

（17）激活虚拟环境，输入
conda activate pytorch_gpu
如下显示，就已经进入了虚拟环境

（18）进入下载目录，复制目录进terminal


（19）在terminal端输入
pip install torch

在按Tab键，自动补全

（20）确认后，有如下提示，就成功了。

（21）接下来用如上方法安装torchvision。
先输入pip install torchvision
再按Tab键补全
确认后如下所示，就成功了。

（22）在这个时候，如果再次运行py文件，但还是显示不成功。因为当前的虚拟环境并没有关联到项目当中，需要我们对其进行设置。

（23）选择文件->设置->Project:hello pytorch->Project Interpreter

（24）添加刚刚创建的gpu解释器
点击那个小齿轮中的ADD选项。

出现如下窗口，选择Conda Environment环境中的Existing environment已经存在的环境。

（25）找到pytorch_gpu虚拟环境的文件夹，anaconda安装在C盘，所以要进入C盘。但ProgramData是一个一个隐藏文件，所以要将C盘所有文件显示出来。



（26）进入ProgramData，找到Anaconda3->envs->pytorch_gpu->python.exe,这个是我们的解释器，找到后，点击OK，（后面的也都点击OK）。


（27）这个时候就把pytorch_gpu虚拟环境关联到当前项目了。再次点击OK。

（28）稍等一小会，进行初始化。

（29）此刻再次右键运行hello pytorch 文件，就有结果啦。

注意：

python的版本，我就被这个坑惨了。

我在cmd中查的python版本，上面说的是3.8，就是下面这个图。这导致我拿着3.8的要求，装了特别多的版本的torch和torchvision。

让你们康康我下载的torch包：

搞到最后python3.7的我也开始试了，虽然也木有结果。都是报下面这个错。

我一直以为是我文件的命名形式不对，所有又吭哧吭哧改名字，然而，还是不阔以。

于是我又开始康怎样降低python版本，想将python3.8降到3.7，想着会不会是新版本不支持这种。
最后，大家阔以猜猜是怎么解决的？
我偶然发现，我的程序中显示的是Python3.6，于是我就抱着试一试的形态，尝试了一下3.6的pytorch，没想到的是，居然成功了！！！！！

也祝愿大家在学习PyTorch的路上顺顺利利。
欢迎大家多多指教哦！