Windows安装PyTorch教程【转载】
环境配置
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BiliBili: https://www.bilibili.com/video/av74281036/
Github: https://github.com/xiaotudui/PyTorch-Tutorial
相关下载：https://pan.baidu.com/s/16koDDDvAFO7rNoi-uR-A_g 提取码：pahi
在学习中，遇到任何问题，可以关注公众号：土堆碎念，直接在对话框中留言，我会不定时解答的~
公众号：土堆碎念，回复：pytorch，即可获得所有的数据集及安装包， 省去找软件、数据集的时间。（同步更新中，请勿急躁）
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：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn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：https://pytorch.org/ 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。
如果想安装过往的历史版本，继续往下拉页面点这个：
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。之后粘贴命令执行即可。（注意！此处最好【科//学//上网】，或者将镜像源修改为国内镜像源地址，否则会下载很慢甚至出错。嫌麻烦就跳至第6节）
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。
还可继续输入 print(torch.__version__) 查看pytorch的版本号
8.pycharm配置
打开pycharm，文件-新项目-Pure Python
Location自行选择，Interpreter选择打开你安装anaconda的位置，选择envs/your_env_name(虚拟环境名)/python.exe即可
创建后 在python console处运行再次运行import torch，无报错后运行torch.cuda.is_available(),如果显示Turn,则配置
