PyTorch框架学习-PyTorch的安装（CPU版本）及问题报错+解决方案

以前总用的tf框架，现在系统的练习下pytorch，将部分学习记录整理在此，尽量简洁明了，加油。

一、步骤

1. 先创建个虚拟环境

先为PyTorch框架构建一个虚拟环境，毕竟不同项目涉及到各个包的版本可能有差异，创个新环境好操作。

conda create -n PyTorch_cpu python=3.7

注意：这里-n代表name，是虚拟环境的名字，可自行更改。

2. 进入虚拟环境

conda activate PyTorch_cpu

3. 在该虚拟环境下安装PyTorch和 torchvision

进入官网，找到你想要的版本。

conda install pytorch-cpu==1.0.1 torchvision-cpu==0.2.2 cpuonly -c pytorch

注意：在命令行中，选中字符，鼠标右键即可复制。

4. 完成。(报错及解决方案见下)

二、报错问题及解决方案

花了自己半天时间去解决这个问题，报的是下面错误
RemoveError: ‘setuptools’ is a dependency of conda and cannot be removed from conda’s operatin
总结：因为本次安装pytorch是利用conda安装的，setuptools作为python不可或缺的第三方库，是本次安装的依赖，需要也是conda安装，而之前默认(存疑)是用pip安装的，所以需要卸载重新用conda安装。上述问题把setuptools换成其他库(如requests)也是同理，解决方案都是卸载再重新用conda安装

具体操作(我用的法4，推荐)

法1

pip uninstall install setuptools 然后conda install setuptools

法2

conda update conda

法3

conda update --force conda

法4(推荐，会花点时间，安了不少东西)

conda install -c anaconda setuptools

期间可能会遇到下面错误

Collecting package metadata (current_repodata.json): failed
conda.core.subdir_data.Response304ContentUnchanged

解决

conda clean -i

清空cache后重新安装

三、补充常用命令

列出所有的环境

conda info --envs

激活环境

conda activate PyTorch_cpu

退出环境

conda deactivate

切换镜像源(基本惯用操作)

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/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes

参考：
1.https://blog.csdn.net/jp_666/article/details/98515790
2.https://blog.csdn.net/ymsg1983/article/details/91857968?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.control
3.https://blog.csdn.net/weixin_40505645/article/details/104789665