pytorch環境搭建

Anaconda安裝

1. Anaconda說明
   因為我們在進行機器學習過程需要下載很多三方庫，但這些庫通常存在版本聯系，自己去安裝好python再下載這些包很麻煩，所以Anaconda相當於是一個包含python和各種庫的集合體（所以需要卸載自己的python）
2. Anaconda下載
   Anaconda歷史版本下載地址
   Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe版本對應python3.6，比較穩定。
3. Anaconda安裝
   默認安裝即可，安裝注意跳過安裝VSCode（安裝好后能看到Anaconda Prompt並打開就表示安裝好了）
   
   
4. 配置環境變量
   因為Anaconda有很多程序，比如pip。
   在環境變量中加入Anaconda的幾個環境變量：具體地址可能不一樣，主要是這幾個文件夾

   D:\anaconda
   D:\anaconda\Scripts\
   D:\anaconda\Library\bin
   D:\anaconda\Library\mingw-w64\bin
   

CUDA和顯卡驅動安裝

1. 說明：
   • 顯卡只是加速計算，沒有顯卡一樣可以。
   • 顯卡涉及兩個安裝，一個是顯卡驅動，一個是CUDA，后者現在是和pytorch一鍵安裝，所以只需要安裝顯卡驅動即可。
2. 安裝驅動：
   通過一些安全軟件就可以安裝好，在任務管理里面看得到就表示驅動安裝好了。
   
   需要注意的是，在cmd中通過nvidia-smi命令查看顯卡信息，顯卡版本要高於390，否者就要去官網下載高版本的
   
   
   設置優先使用獨顯。
   
   

環境

1. 說明：
   • 不同項目可能依賴的環境不一樣（和python項目差不多），所以我們需要創建不同的環境。
   • Anaconda自帶的conda指令就可以創建不同的環境（Anaconda Prompt里面使用）
2. 創建新環境：
   創建環境指令：conda create -n lijunlong python=3.7
   指令說明：創建一個叫lijunlong的環境，在python3.7版本上
   激活環境指令：conda activate lijunlong
   指令說明：激活后base切換成lijunlong（下圖是pytorch）
   
   展示環境包指令：pip list
   指令說明：用於顯示有哪些依賴包、庫（pytorch也是一個包，如果在列表中沒有，就需要去安裝）

安裝pytorch

1. 說明：
   因為國外的庫容易連不上，報http錯誤，所以首先替換國內鏡像庫：
   添加清華鏡像：

   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 
   

   刪除channels 中的defaults：

   conda config --remove channels defaults
   

   然后去.condarc文件下看看變沒有。
2. 沒有英偉達顯卡：首先去pytorch官網，按圖選擇，需要選擇None，且運行展示命令
   
3. 有英偉達顯卡：CUDA要選擇自己顯卡適配的，可以去網上查，然后同樣把命令拿到Anaconda Prompt中需要的環境中執行(這里有個坑，如果你的Anaconda路徑有中文，那就會提示找不到環境)
   
4. 如果安裝過程提示如下，導致安裝失敗，直接刪除提示的文件重新安裝即可。

   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'
   

5. 安裝成功后我們通過pip list查看安裝的torch
   
   然后我們繼續驗證cuda是否可以被torch使用：
   

使用pytorch

1. 說明：
   • 使用pytorch自然需要python編輯器，我們就可以使用pycharm，但是我們需要的環境是我們上面提到的conda環境
   • 除了pycharm，jupyter也是一個python編輯器，是專門針對pytorch的，所以也要掌握
2. 通過pycharm使用pytorch：
   首先新建一個工程
   
   環境也是一個python文件：這個位置也有可能是在Anaconda3下面的envs
   
   新建好工程后，在python console里面輸入如下指令查看環境是否ok
   
3. 通過jupyter使用pythorch
   要使用jupyter，首先查看該環境下是否安裝相關依賴：通過conda list查看
   
   重要的是這個包
   
   如果沒有，需要安裝：conda install nb_conda
   
   安裝好啟動jupyter：
   
   進入jupyter環境：選我們安裝了torch的環境（啟用jupyter的環境）
   
   如果我們看到環境報錯，可以查看報錯詳情：這里顯示的是Kernel error，具體報的是“win32api”錯誤，我們需要安裝win32api
   
   
   回到剛才的環境，安裝win32api：pip install pypiwin32，然后再次啟動jupyter即可
   
   執行命令：jupyter輸入一行按shift + enter執行一行