pytorch环境搭建

Anaconda安装

Anaconda说明
因为我们在进行机器学习过程需要下载很多三方库，但这些库通常存在版本联系，自己去安装好python再下载这些包很麻烦，所以Anaconda相当于是一个包含python和各种库的集合体（所以需要卸载自己的python）
Anaconda下载
Anaconda历史版本下载地址
Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe版本对应python3.6，比较稳定。
Anaconda安装
默认安装即可，安装注意跳过安装VSCode（安装好后能看到Anaconda Prompt并打开就表示安装好了）
配置环境变量
因为Anaconda有很多程序，比如pip。
在环境变量中加入Anaconda的几个环境变量：具体地址可能不一样，主要是这几个文件夹
```
D:\anaconda
D:\anaconda\Scripts\
D:\anaconda\Library\bin
D:\anaconda\Library\mingw-w64\bin
```

CUDA和显卡驱动安装

说明：
- 显卡只是加速计算，没有显卡一样可以。
- 显卡涉及两个安装，一个是显卡驱动，一个是CUDA，后者现在是和pytorch一键安装，所以只需要安装显卡驱动即可。
安装驱动：
通过一些安全软件就可以安装好，在任务管理里面看得到就表示驱动安装好了。

需要注意的是，在cmd中通过nvidia-smi命令查看显卡信息，显卡版本要高于390，否者就要去官网下载高版本的

设置优先使用独显。

环境

说明：
- 不同项目可能依赖的环境不一样（和python项目差不多），所以我们需要创建不同的环境。
- Anaconda自带的conda指令就可以创建不同的环境（Anaconda Prompt里面使用）
创建新环境：
创建环境指令：conda create -n lijunlong python=3.7
指令说明：创建一个叫lijunlong的环境，在python3.7版本上
激活环境指令：conda activate lijunlong
指令说明：激活后base切换成lijunlong（下图是pytorch）

展示环境包指令：pip list
指令说明：用于显示有哪些依赖包、库（pytorch也是一个包，如果在列表中没有，就需要去安装）

安装pytorch

说明：
因为国外的库容易连不上，报http错误，所以首先替换国内镜像库：
添加清华镜像：

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

删除channels 中的defaults：

conda config --remove channels defaults

然后去.condarc文件下看看变没有。

没有英伟达显卡：首先去pytorch官网，按图选择，需要选择None，且运行展示命令
有英伟达显卡：CUDA要选择自己显卡适配的，可以去网上查，然后同样把命令拿到Anaconda Prompt中需要的环境中执行(这里有个坑，如果你的Anaconda路径有中文，那就会提示找不到环境)

如果安装过程提示如下，导致安装失败，直接删除提示的文件重新安装即可。

WARNING conda.gateways.disk.delete:unlink_or_rename_to_trash(140): Could not remove or rename D:\anaconda\pkgs\pytorch-1.6.0-py3.7_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2. Please remove this file manually (you may need to reboot to free file handles)
WARNING conda.gateways.disk.delete:unlink_or_rename_to_trash(140): Could not remove or rename D:\anaconda\pkgs\pytorch-1.6.0-py3.7_cuda101_cudnn7_0\Lib\site-packages\torch\lib\torch_cuda.dll. Please remove this file manually (you may need to reboot to free file handles)
....
TypeError'not all arguments converted during string formatting'

安装成功后我们通过pip list查看安装的torch

然后我们继续验证cuda是否可以被torch使用：

使用pytorch

说明：
- 使用pytorch自然需要python编辑器，我们就可以使用pycharm，但是我们需要的环境是我们上面提到的conda环境
- 除了pycharm，jupyter也是一个python编辑器，是专门针对pytorch的，所以也要掌握
通过pycharm使用pytorch：
首先新建一个工程

环境也是一个python文件：这个位置也有可能是在Anaconda3下面的envs

新建好工程后，在python console里面输入如下指令查看环境是否ok
通过jupyter使用pythorch
要使用jupyter，首先查看该环境下是否安装相关依赖：通过conda list查看

重要的是这个包

如果没有，需要安装：conda install nb_conda

安装好启动jupyter：

进入jupyter环境：选我们安装了torch的环境（启用jupyter的环境）

如果我们看到环境报错，可以查看报错详情：这里显示的是Kernel error，具体报的是“win32api”错误，我们需要安装win32api

回到刚才的环境，安装win32api：pip install pypiwin32，然后再次启动jupyter即可

执行命令：jupyter输入一行按shift + enter执行一行