Pytorch深度学习入门（准备工作）--Windows10下安装Pytorch(GPU)
最近整理了一下，以前学习Pytorch的学习笔记和相关代码，放在那里也是放着，准备写下来，希望入门Pytorch的同学有帮助！！！
一、安装Anaconda
1. 安装
官网 下载 安装包： https://www. anaconda.com/distributi on/#download-section 如果有小伙伴绝得下载的速度慢，可以使用 清华 的镜像： https:// mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn /anaconda/archive/
选择你需要的版本是Anaconda3--->python3.6--->64位，下载进行安装，点击I Agree
选择使用永华，点击next，我使用的是默认安装路径，点击next,然后勾选第一项（字体变红也没关系），然后点击Install. 等待安装。
2. 测试安装是否成功
使用win+R,输入cmd打开命令窗口，然后输入conda,若出现一下信息则安装成功：
二、安装pycharm
官网下载： http://www. jetbrains.com/pycharm/ 点击download，选择community（免费）下载，下载完成后运行。
点击next，然后选择pycharm安装路径（使用默认也可）,然后勾选Add launchers dir to the PATH和.py. 然后点击next,等待安装即可（这个安装过程过于简单，就不放置图片啦）
2023.03.20补充：我目前个人比较喜欢 VScode ，我个人选择 VScode 的原因是，这个编辑器比较小巧一点，我个人比较喜欢里面百度开源插件，会给我们的编程带来不一样的感觉，比如括号，文件标，背景设置等等。其实，我刚开始也是Pycharm，但后面我在德国学习的时候，服务器上只有VScode，所以只能用Vscode，因为服务器安装需要管理员权限，我是没有的。后面使用VScode多了，发现它真的是很方便。
简单说一下Vscode的安装和配置，下载--->安装---->vscode里面下载python就可以。（vscode里面在选择python编辑器也非常方便，右下角就可以）
2023.03.20补充:vscode我比较常用的插件，真心推荐，希望对你有所帮助：
- background 它是一个背景设置，本身是一个卡通人物，你可以自己更换你喜欢的图片，比如你女朋友或男朋友的，嘻嘻！
2. Remote-SSH 它是一个远程连接服务器的插件，连接成功后，可以远程修改code，服务器那边自动保存，远程跑程序都可以！
3.Todo Tree 它类似一种标签的功能，你可以设置不同的提醒，比如//TODO这不分程序有问题 //HACK这个不分不确定，非常方便提醒你那部分code没有完成或者有问题
4. Atlantic Night 编辑器主题风格，虽然编程很枯燥，但是有个你自己喜欢的主题，写起来都很开心
5. Better Comments 高亮注释，比较炫酷吧
6. Guides 代码对齐辅助线，很方便，让你阅读起来比较方便
7. indent rainbow 彩虹缩进
8. Rainbow brackets 彩虹括号
9. vscode-icons 文件图标
10 Kite 代码自动补全
三、安装Pytorch_GPU
1.检查是否有GPU,若有，则安装cuda 和cudnn
注意cuda,cudnn,pytorch之间的版本对应关系
2.查看CUDA版本号（Windows）
Step1： 打开控制面板； Step2: 选择查看方式为小图标; Step3: 找出NVIDIA控制面板;
Step4: 选择进入导航栏的帮助中的系统信息; Step5: 点击组件按钮,就可以查看自己电脑的CUDA版本号。
一般采取向下包容原则，安装比自己CUDA版本低的是绝对没有问题的。
3.下载cuda
官网查看： https:// pytorch.org/ 确定对应的cuda版本(这里不用下载)
开始安装， https:// developer.nvidia.com/cu da-92-download-archive ，选择后下载
（因为我的电脑CUDA的版本是10.0.132，所以这里我选择的是9.2，当然也可以选择和自己电脑相配的别的版本）
下载完成之后运行，我依然选择默认安装路径(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\bin)
202303.20补充：如果你的电脑是新安装的windows10，默认的安装路径在你安装的时候不是这个，而是C:\Users\xxxx\AppData\Local...,此时也不用担心，你就正常安装，等你安装完成之后，你会发现你的安装路径会变成 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\bin 这里我简单查询了一下，比较常见的说法是由于windows10在不断的完善，给其他软件的权限是越来越低的，所以默认会变，但是后面后变回来，所以不用担心。
选择精简，下一步安装
验证cuda是否安装成功
进入cuda安装路径，如果你是默认路径，则如下图
复制路径 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\bin
win+R,cmd打开命令窗，
输入： cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\bin
输入：nvcc -V
若出现下图信息则安装正确
4.下载cudnn
进入： https:// developer.nvidia.com/rd p/cudnn-download
选择对应版本的安装包
下载完成后，解压，复制下列三个文件夹
黏贴到cuda安装目录下（如下图）
测试cudnn是否安装成功
进入cuda文件夹找到demo_suite,复制路径：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\extras\demo_suite
win+R，cmd打开命令窗，输入： cd 黏贴上述路径
回车
输入：bandwidthTest.exe
显示PASS则安装成功
输入：deviceQuery.exe
若显示PASS，则cuda和cudnn均安装成功
5. 安装Pytorch
进入pytorch网站： https:// pytorch.org/ ,选择选择pip下载
进入下方网址， https:// download.pytorch.org/wh l/torch_stable.html ，然后你会看见好多版本的一个页面
2023.03.20补充：安装的时候注意选组cuxxx开头的文件，因为我们安装的是gpu版本，我前面安装的是CUDA9.2，因此这里我需要安装cu92开头的文件（如果你是CUDA10.2，就选择cu102，以此类推）。 我选择的是
cu92/torch-1.2.0%2Bcu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl
cu92/torchvision-0.4.0%2Bcu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl
2023.03.20补充：这里选择是需要注意torch和torchvision版本之间的对应关系，具体可以参考这个 https:// github.com/pytorch/visi on#installation ，如下图所示：
注：如果你的python是3.6你就选cp36的，若果是3.7选择cp37，千万不要选择错了！要不版本不匹配！如果绝得下载慢，记得使用国内的镜像
四、配置Pycharm
打开pycharm，新建：file->new project，写个工程名pytorch_learning；
工程名右击，新建：new->python file->test_pytorch.py
输入
import torch
print(torch.__version__)然后，你会出现错误，这很正常，因为pytorch还没有安装完，记得你刚刚下的两个东西还没用上。
莫急，接下来，我们在Anaconda下创建一个环境，这样做事非常有好处的，具体好处就不提啦！你可以问问度娘！
具体步骤：打开pycharm下的terminal，然后出入 conda create -n pytorch_gpu python=3.6 (pytorch_gpu是新建环境的名字，也可写成其他任意的）
如果安装不成功，应该是显示升级conda命令，按照它给定提示升级就可以
激活环境：conda activate pytorch_gpu
2023.03.20补充：关闭环境 conda deactivate 删除环境 conda remove -n 需要删除的环境名 --all
查看环境列表 conda env list
五、创建的环境中安装pytorch
复制你下载
cu92/torch-1.2.0%2Bcu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl
cu92/torchvision-0.4.0%2Bcu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl
这两个东西的路径path，然后在pycharm的terminal中 cd path, 然后使用如下命令进行安装：
pip install “torch-1.2.0+cu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl”
pip install "torchvision-0.4.0+cu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl"
这里基本不会出现错误！（ 2023.03.20补充：这里可能会出现安装其它的库，导致安装超时，此时可以在上述命令后面添加-i https:// pypi.tuna.tsinghua.edu.cn /simple (这个是清华的镜像，当然也可以选择其它镜像，我个人比较喜欢这个)，具体为：pip install torchvision-0.40+cu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl -i https:// pypi.tuna.tsinghua.edu.cn /simple ）
六、将虚拟环境pytorch_gpu关联到项目中
打开pycharm,找到导航栏的file->settings->
然后点那个下三角，然后show all,在点绿色的加号，然后点击Add Local,找到你的Anaconda下的python解释器就可以。
然后，再次运行刚刚的test_pytorch.py文件，出现
恭喜你，你成功啦！赶紧用Pytorch写几个小程序跑一跑，感受一下它的魅力吧！
后续我会更新pytorch的相关知识和操作，草稿箱已经写好了标题！刚刚看了一下一共是53篇，不对52篇，去掉这一篇！有时间我就会更新，不出意外应该是每周的周六或周日！欢迎大家和我一起讨论学习！
参考博客和书籍：
1. https:// blog.csdn.net/qq_390224 78/article/details/103938392
2. https://www. jianshu.com/p/d3b9419a0 f89
3. https:// blog.csdn.net/huima2017 /article/details/81078412
4.Pytorch深度学习入门（曾芃壹）
