PyTorch环境配置及安装（下载地址+安装流程）
环境配置
0. 前言
在计算机领域学习，最烦的一件事，就是安装软件，环境配置。而且，恰恰不如意的是，它还是你学习进程的第一关。第一关就出现大Boss。这样，超级容易打击学习的动力。
所以，在我看来，入门的话，一定要快，要不求甚解，先把握整体。所以，我的教程安排顺序和一些方法，不同于其他千篇一律的教程，其中也许有自己的想法。
如果你在学习中，有什么建议，或者遇到什么问题，可以关注公众号：土堆碎念，直接留言，私信我。
1. Anaconda 下载
在机器学习，深度学习中，要用到大量的 package（就是各种工具包）。如果说，函数是一个工具，那么 package 就是一个工具包。一个个安装 package 很麻烦，而且容易出现疏漏。于是，就有了 Anaconda，这是一个集成了常用于科学分析（机器学习，深度学习）的大量package。
也就是说，你只要安装了 Anaconda，就安装了很多我们之后要用的许多packages。 （他还有很多功能，对入门帮助超大，后面再说）
Anaconda 的下载地址：这儿（目前，页面上是 Python3.7 的版本，我用的是3.6版本，推荐3.6版本）
之前使用过3.7版本，也许会遇到一些问题。
推荐： Anaconda历史版本链接：这儿，选择这个版本： Anaconda 3-5.2.0
2. Anaconda 安装
双击进行安装，需要注意以下几点：
（1）记住安装路径，之后会用到
（2）跳过安装 Microsoft VSCode
为了检验是否安装成功，在开始菜单出，左击 Anaconda Prompt
如果可以成功打开，且左边有 (base)，即安装成功。
3. 显卡配置（无 Nvidia 显卡的略过）
只要你打开任务管理器，在 GPU 那里看到了你的 NVIDIA 显卡，即可。说明你的硬件驱动，已安装。
如果你的 NVIDIA 显卡未显示，可以使用驱动人生，或者去官网下载驱动。
4. 有序的管理环境
也许，你之后会遇到不同的项目，需要使用到不同版本的环境。比如这个项目要用到 pytorch 0.4，另一个项目要用到 pytorch 1.0，如果你卸载了0.4版本，安装了1.0版本。那么下一次，你再碰到0.4版本，你就需要卸载1.0版本，安装0.4版本。很折腾。
Anaconda 集成的 conda 包就能够解决这个问题。它可以创造出两个屋子，相互隔离。一个屋子放 0.4 版本，一个屋子放 1.0 版本。你需要哪个版本，就进哪个屋子工作。
我们首先使用 conda 指令创建一个屋子，叫做 pytorch。
指令如下：
conda create -n pytorch python=3.6
conda 是指调用 conda 包，create 是创建的意思，-n 是指后面的名字是屋子的名字， pytorch是屋子的名字（可以更改成自己喜欢的），python=3.6 是指创建的屋子，是 python3.6 版本。
之后，弹出提示，输入 y，即可安装。
安装成功后，输入以下指令：
conda info --envs
即可看到 conda 环境中，有新建的 pytorch 环境，右边的 * 号表示，当前你处于哪个环境。
接下来，我们要在 pytorch 环境中，安装 PyTorch，（有点绕），使用如下指令，进入 pytorch 环境。
conda activate pytorch
你可以看到左边的 base 变成了 pytorch，代表成功进入 pytorch 环境。
5. 安装 PyTorch 准备
终于到重头戏了，安装 PyTorch了。激动的打开官网，下拉到下面的页面。
（不得不说，PyTorch 在这方面做的真的好，不需要再人工安装 CUDA、cuDNN 之类的，全部都给你解决了。真的良心~以前安装真的繁琐。（吐槽一句，以前超麻烦的）
PyTorch Build 选择 Stable；选择系统；Package，Windows下推荐 conda，Linux 下推荐 pip；Python版本按照Anaconda的版本选择，我这里选择3.6，CUDA 推荐9.2。如果没有显卡的话，选择 None。我的选择如图所示：
复制下面的代码，之后，在开始菜单中，打开 Anaconda Prompt，查看最左边括号中是 base 还是 pytorch。
如果是 base，使用 conda activate pytorch 进入 pytorch 环境中。之后粘贴即可。
果断输入y，之后就是漫长的等待。或者去休息吧，慢慢等着。看看剧啥的，等着它慢慢下吧。如果你的并不慢，恭喜恭喜。
6. 加速（可选）
有的时候，下载速度太慢了，可以利用我已经下载好的文件。
链接：https://pan.baidu.com/s/1cyEjHdluc4ufCkvtbgziqA
提取码：bzfx
复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
将其中的 pytorch-1.3.0-py3.6_cuda92_cudnn7_0.tar 和 cudatoolkit-9.2-0.tar 两个文件，复制到刚才 Anaconda 安装的目录下的 pkgs 文件夹中。
这两个文件，只能安装 pytorch1.3.0 和 cuda 9.2，仅限Windows。
之后，在 Anaconda Prompt 命令行窗口，多按几次 Ctrl + C 结束程序。然后，重新复制 PyTorch 安装命令，粘贴到命令行上，进行安装。
7. 验证是否安装成功
（1）在命令行左边为 pytorch 环境中，输入 python
（2）之后，输入 import torch，如果没有报错，意味着 PyTorch 已经顺利安装了
（3）接下来，输入 torch.cuda.is_available，如果是 True，意味着你可以使用 GPU，如果是 False，意味着只能使用CPU。
题外话
在此疾速成长的科技元年，编程就像是许多人通往无限可能世界的门票。而在编程语言的明星阵容中，Python就像是那位独领风 骚的超级巨星， 以其简洁易懂的语法和强大的功能，脱颖而出，成为全球最炙手可热的编程语言之一。
Python 的迅速崛起对整个行业来说都是极其有利的 ，但“人红是非多”，导致它平添了许许多多的批评，不过依旧挡不住它火爆的发展势头。
在下个十年的剩余时间里，Python 还能如此重要以及保持完整性吗？今天，我们将对事实进行分析，破除一些误解。
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