软件安装：pytorch环境配置

各位小伙伴们大家好，如果你想学习深度学习，首先要做的就是将环境配置好，毕竟工欲善其事必先利其器，如果没有好的工具，那么做起事来会事倍功半。今天我们就来学习一下怎么将pytorch的环境配置起来。

第一步：下载anaconda 

也许有人会问为什么要下载anaconda呢？我来向大家介绍一下，首先anaconda并不是必须的，也就是说你可以不安装anaconda，但是安装之后可以让我们方便的管理我们所创建的环境，所以大家为了以后能够方便一些，还是安装anaconda比较好。

anaconda官方下载网站

点击上面的链接进入官网进行下载

 点击上面的按钮，我们就可以下载anaconda的安装包了，下载好anaconda的安装包后我们开始进行安装环节。

下载需要一定时间，耐心等待一下。

下载完成之后打开安装包会弹出一个安装页面，如下图所示：

 点击next，进入下一步

点击I Agree继续进行下一步

 在这一个页面中，存在两个选项，分别是Just Me与All Users,这两个选项选择任意一个都行，之后点击Next进入下一步

 在这一个页面中我们可以设置软件安装的位置，点击Browse可以指定文件的安装位置，这里不推荐将软件安装至c盘，容易导致c盘爆满，推荐安装至其他盘，这个用户可以自己决定。选择好安装路径之后点击Next进入下一步。

 我先给大家翻译一下每个要勾选的框什么意思，我在图片中标上每一句话的意思

 以上就是翻译之后的意思，大家可以根据上面的意思合理的勾选，我推荐大家不要勾选第二项，其他的都勾选就行。然后点击Install按钮进行安装。

 等待安装完成即可。

第二步：下载显卡驱动程序(大家一般都不需要，可以直接跳过)

 要想使用显卡加速模型训练的速度，首先我们要有显卡，如果没有显卡，推荐直接跳至第三步下载cpu版本的pytorch。

如果你有一张显卡，那么你就需要下载相应的驱动程序，这样才能够使用显卡来进行加速训练。一般来说，我们电脑上都自带有显卡驱动程序,不需要下载显卡驱动程序。如果需要下载显卡驱动程序，请注意显卡型号，显卡驱动程序版本，pytorch版本这些需要对应起来，否则就可能引发错误。

查看显卡型号

首先我们打开设置

 点击系统，然后在右边框内找到系统信息这一项

 点击系统信息，然后找到设备管理器

 点击之后会弹出一个窗口，从里面找到显示适配器

 可以看到里面有一个NVIDIA3060的显卡

 然后我们去NVIDIA官网查看相应的驱动程序需要安装什么版本的，下面给出驱动下载的网站

官方驱动 | NVIDIA

点进链接就可以看到如下页面，

选择相应的信息，就能下载相应的显卡驱动程序了。

接下来我们安装CUDNN，是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。你可以根据NVIDIA官方文档来进行安装，Installation Guide - NVIDIA Docs

根据官方的指导书，就可以完成安装了。 

 只不过官方的指导书是全英文的，需要能够看的懂英文

各个版本的cuda

第三步：通过anaconda来安装pytorch 

 首先我们可以在windous系统的下方的搜索栏搜索anaconda prompt，

搜索到之后直接打开，我们就能进入到一个基础的base环境，在这个base环境中先不要着急安装各种各样的python包，因为默认情况下在anaconda中创建的新的环境都是以base环境为模板的，也就是意味着新创建的环境会包含与base环境相同的Python版本和已安装的软件包列表，所以为了不必要的麻烦，我们新创建一个环境，创建环境的命令如下

conda create -n name python=3.x

上面这一行中的name是指的你创建环境的名字，你可以将name设为你要给这个环境所取得名字，后面python=3.x则是用来指定所要创建得环境得python解释器得版本，你可以按照你的喜好设置为3.7，3.8等注意所设置的版本一定是有的版本，如果你设置的python版本不存在，那么将会出错，

接下来将实际演示如何使用上面的命令创建环境

 等待一会儿会进入下面的画面

 输入y选择是，然后等待一会，会进入下面的画面，这就表示环境创建完成了

然后就创建好一个新的环境了，简单吧，我们已经完成环境的创建了，接下来我们要向这个环境中下载pytorch了，

我们首先进入pytorch官网，选择自己下载pytorch的方式，这样我们就能得到一个下载的连接，cuda表示有GPU加速训练的版本，cpu表示无GPU加速训练的版本

 

 配置好后复制命令，然后将复制的命令在我们新创建的环境中运行，注意！注意！注意！一定要进入我们新创建的环境，然后粘贴此命令运行，这样我们就能在创建的环境中下载pytorch了，

在base环境中运行此命令可以进入我们创建的环境

conda activate name （注：name是你自己创建的环境的名字）

粘贴好命令，运行之后就会出现让下载的选项输入y即可

耐心等待下载完成，安装即可。

这样pytorch就成功安装到环境中了。

第四步:配置刚下载的环境作为pycharm中我们的python解释器

进入pycharm中点击右上角，我用红框标出的按钮，选择插件选项打开，

 

 然后会进入到下面这个页面内

依次点击上图中的项目————>Python解释器————>添加解释器

就会进入到下面界面

 点击红框部分，然后就会自动检索已存在的环境，

 然后会选择使用现有环境，选择我们刚创建的环境即可完成。

总结：

总的来说分为以下几步

下载anaconda--------->下载相关驱动（此项一般都不需要弄）--------->创建新的环境---------->去pytorch官网配置下载链接------------>下载安装pytorch------------->将anaconda创建的环境加入到pycharm中

好的小伙伴们，今天的分享到此为止，期待下一次的与大家分享，

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