时间：2020年11月27日 在实验室写完。
邮箱：lscinsist@163.com，
笔名：老秦子弟

系统环境

注意的事情

安装anaconda2020.02

安装CUDA和CUDNN

安装Pytorch GPU 版本

在Anaconda的jupyter notebook 里面配置pytorch

1.系统环境

我使用的是win10专业版，Anaconda2020.02版本（python是3.7.6版本）

2.注意事情

我的电脑里面因为安装了VS2019，所以已经安装好了Microsoft Visual C++ 2015-2019 Redistributable (X86) 和（X64）两个版本。如果各位的电脑没有安装VS软件，可以先安装一下这两个东西。

3.安装anaconda2020.02

Anaconda我之前已经安装好了，没有再重复安装，这里找一篇其他网友的博客，安装anaconda，其实百度一下如何安装Anaconda还是有很多的，都比较容易搞定。

4.安装CUDA和CUDNN

这一步的前提是要有一块英伟达的显卡。
安装CUDA，首先去pytorch官网查看一下自己需要安装的CUDA版本pytorch官网，这里安装最新的CUDA版本，如下图：
然后去英伟达官网下载CUDA11.0英伟达官网CUDA11.0下载，

双击软件之后：

下一步：
安装位置默认：

等待安装完成。直接下一步 :
重新启动计算机，完成安装。

确定是否安装成功，打开 cmd（这里我用的是Anaconda里面的Anaconda Prompt） 中输入 nvcc -V：出现下面的东西则说明CUDA安装成功。
下一步是安装与CUDA配套的CUDNN，安装CUDNN有点麻烦，需要注册并且登录英伟达，网络要好，不然容易失败。官网链接：CUDNN下载，下载好了解压缩文件

然后，将上面CUDNN这个文件里里面的bin、include、lib文件夹中的内容复制到CUDA安装路径下对应的文件夹中即可（对应复制文件哦，不是复制文件夹）。下面是之前安装CUDA时的默认路径
上面的三个文件夹复制完成之后，将以下两个路径添加到系统环境变量path中，

插入环境变量鼠标右击我的电脑------->属性----->高级系统设置
点击环境变量：下滑找到path
选中系统变量里面的path，-------->编辑
在空白处单击，然后新建，添加上面的两条路径
如下图：完成
验证CUDNN是否成功，打开目录：
在这个文件夹里面空白处 shift + 鼠标右键 打开Powershell，然后输入：
回车：
出现这个见面说明CUDNN配置成功。

5.安装Pytorch GPU 版本

接下来安装安装gpu版本pytorch，从官网找到安装命令：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple，（后面的命令是为了使用清华镜像可以加速）
打开 Anaconda Prompt（或者cmd）输入上面的命令，但是失败了，提示后面清华镜像的代码命令无法识别，我换了一个办法，先在我的电脑用户里面见了一个pip的文件夹，在里面有一个pip的文件。这个办法也是window系统下面的永久换源。
永久换源的具体操作可以百度，这个比较容易，这个是百度的一个换源博客，直接输入命令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch 开始下载安装pytorch，
这样下载，在pytorch1.7这里很慢，下载失败：
这个因为网速的原因，下载失败了，之后，拔掉网线，连接自己的手机热点，下载成功。验证：如下，安装成功。

6.在Anaconda的jupyter notebook 里面配置pytorch

将Pytorch 导入Jupyter Notebook环境：
操作如下：

在指定的位置修改py文件，文件内容有些多，按顺序找还是很容易找到的。修改完成后，打开jupyter notebook:

到这里anaconda 配置pytorch的开发环境算是弄好了，亲测可用。新人写博客，请多多支持。感谢大家的阅读，我自己也是新人，我会尽量把博客写的详细。

补充：

我在今天重新重装了win10系统，在重新安装Pytorch的时候，发现这次用手机热点网速也不好，反而是用实验室的宽带下载文件成功安装Pytorch,发现其实在安装Pytorch的过程中，要注意网速，可适当的换一个网络，或者多试几次就行。