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这一章

1.配置pytorch，主要源于 利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装—免额外安装CUDA和cudnn（适合小白的保姆级教学）

2.对 总结配置pytorch GPU环境的两种方法中的：离线配置环境 进行总结

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Anaconda安装及 环境配置

不同Anaconda对应到的python版本不同，而且后期的 没有VScode（vscode去官网下也很方便）
Anaconda各历史版本下载.

Anaconda安装及 环境配置这个非常靠谱:
利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装—免额外安装CUDA和cudnn（适合小白的保姆级教学）.

装pytorch需要在Anaconda Prompt进行

先提供几条常用语句
进入python环境（同时可见python版本）

python

退出python环境

exit()

卸载已经下载的（torch）

pip uninstall torch

换源

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

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CPU装pytorch只需要一句：
不指定版本

pip install torch torchvision torchaudio

安装指定torch版本：

pip install torch==1.7.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

同理 还有torchvision torchaudio

前面版本号，后面是源。下载慢一般都要换源。

检验是否成功

python
import torch
print(torch.__version__)

print(torch.__version__) 可以打印 当前版本号+CPU

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GPU装pytorch：

两种方法: 总结配置pytorch GPU环境的两种方法.
离线下载的那个最香

（重点）简要概括离线的方法：把包下载好，在用代码本地安装。速度非常快。

0.1 打开pytorch页面
如果页面.给的版本下载后 检验(python环境下 import torch)发现安装不成功，则按下图进入历史版本寻找

我用的torch是1.7.1 cuda 11.0
这里的CUDA 小于 电脑的cuda（更新过驱动后）就行
更新方法 见我的上一篇.

查看自己得cuda版本号方法：

nvcc --version

注意 torch torchvision torchaudio版本号是成套的，不能随意修改哦
0.2开始离线下载
确定要下载的torch torchvision torchaudio版本后进入
torch torchvision torchaudio各版本
用ctrl+F搜索
注意不要 下成CPU/开头的，（踩过坑）

cu110就是CUDA11.0
%2B是就“+”的意思
cp39就是 python3.9的意思
点击以后 网页下载比较慢。右键 复制下载链接，然后打开迅雷，点新建，十几秒解决战斗。



按上面的操作再下载 torchvision torchaudio。
将下载好的3个文件 放入C:\Users\Administrator

打开Anaconda Prompt进行
1.查看版本

conda --version

2.查看虚拟环境

 conda info -e

3.创建虚拟环境
因为anaconda自带python，就按它的py版本来

conda create -n pytorch python=3.9.7

4.创建之后激活

activate pytorch

5.在pytorch虚拟环境下
1）键入

dir

出来一大堆。
2）再键入pip install torch然后按tab建 补充完整

（速度不知道比 在线pip 快多少倍）

3）键入pip install torchaudio 然后按tab建 补充完整

4）键入pip install torchvision然后按tab建 补充完整

6.（激活pytorch后）再进入python环境下对pytorch 验证

python
import torch
print(torch.__version__)

如果是在（base）环境里直接import torch 会这样。（我以为坏了 又重装了一遍）

后面还需要 将在pycharm里进行“环境 绑定”
跟着利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装—免额外安装CUDA和cudnn（适合小白的保姆级教学）.第五步操作就行。