1 Pytorch环境的配置及安装

参考视频
相关资料：
代码：https://github.com/xiaotudui/PyTorch-Tutorial
蚂蚁蜜蜂/练手数据集：链接: https://pan.baidu.com/s/1jZoTmoFzaTLWh4lKBHVbEA 密码: 5suq
课程资源：https://pan.baidu.com/s/1CvTIjuXT4tMonG0WltF-vQ?pwd=jnnp 提取码:jnn

一、下载anaconda

• 网址：https://repo.anaconda.com/

# conda 版本：打开anaconda prompt
conda -V

• 需要安装python3.6的版本，比较稳定
  

记住安装路径，后面都选择默认

跳过这个的安装

检验安装成功：

二、GPU

作用：只是用来加速的

1. 驱动

任务管理器->性能->能正常显示就表示显卡的驱动已经正常安装

2.cuda Toolkit

• 查询下载cuda的版本

可以看到本机支持的是CUDA 9.1 版本，表示是不支持更高版本的。如果你升级了驱动，可能会支持更高版本，也可能不会提升。
所以就必须安装 9.1 及以下的版本。

• 下载cuda

官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive
在https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 这里可以查询到我们应该下载哪个版本

驱动版本号要大于这个对应的数值：

查看驱动版本号：

nvidia-smi

'nvidia-smi' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。

• 验证安装成功

需要python3.6的环境

三、管理环境

• 创建虚拟环境

conda create -n pytorch_tudui python=3.6

• 激活环境

conda activate pytorch_tudui

• 查看工具包

pip list

四、pytorch安装

网址：http://pytorch.org/

• 在虚拟环境中输入命令

conda install pytorch=0.4.0 cuda91 -c pytorch

• 下载torch_vision

pip install torchvision==0.1.8

• 安装后所有的包
  

• 验证安装成功，并且验证可以使用