前言
环境以win10为操作系统，用PyCharm作为python的IDE，然后anaconda作为python虚拟环境的管理工具。环境配置是学习的第一步，本文包括：anaconda安装配置，PyCharm安装配置、cuda安装配置，Pytorch安装配置等必要工作。文中涉及的软件可以在https://download.csdn.net/my中获取，没有积分的可以私聊我。
Pytorch简介
Pytorch是在Torch基础上用Python语言重新打造的深度学习框架，背后的金主爸爸是FaceBook。经过多次的更新，现在功能较为完善，而且入手简单，适合初学者，爱好者和算法研究者。模型算法实现容易，数十行代码便可实现人脸识别，目标检测图像生成等有趣实验。最新 arXiv论文算法大多有Pytorch实现，因此可以其用快速复现算法，有利于算法研究与理解。
Pytorch环境配置
- Anaconda
不同项目中用到Python解释器和工具包（Numpy、Pytorch等）的版本可能不一致，在同时进行时，可能引发冲突。这就需要用虚拟环境，为不同的项目创建不同的干净的独立的Python环境。而方便不同环境的管理，就要用到Anaconda。如下图（引自anaconda官网下载页 ），到官网上下载anaconda（Python3.7版本）。
下载完成之后，全程傻瓜式安装。注意在最终install前要勾选 □variableAdd Anaconda to the system PATH environment variable，不然可能安装完成之后要手动添加环境变量。以前安装Anaconda时遇到过很多坑，不要有中文路径，有的时候可能有中文字符都会导致安装失败，所以后来我都改用了英文操作系统。
Win+R输入cmd，打开命令窗口，键入：conda，回车，果然又报错：'conda' is not recognized as an internal or external command，识别不了这个命令，挺像没有添加环境变量所致，但是明明勾选了呀，玄幻。一看环境变量，还真没有，可能我勾选了个假的添加环境变量选项。卸载软件，清除注册表后重装，我解决了这个问题，当然也可以在用户环境变量那里添加以下路径。
然后再键入conda命令，如果打印出来信息就说明安装成功了。如果只是环境变量的问题，Jupyter应该是可以打开的，如果打不开，那可能就是其他问题了。
在cmd中，输入以下命令添加中科大镜像，为下载加速。
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
用命令：conda info查看是否添加成功。
恢复默认源命令：conda config --remove-key channels
- PyCharm
Python调试IDE，在官网上下载PyCharm 2019.2 professional版本，如下图（引自PyCharm官网下载页）
同样一路傻瓜式操作，在到如下界面时勾选如下三个地方，继续傻瓜式安装，然后直接点击finish，完成安装。 接下来就是配置工作。
先下载配置文件jetbrains-agent.jar，然后将其放在PyCharm安装路径下的bin文件内。双击打开Pycharm，之后就是一些使用设置，一路默认设置就可以。勾选图中选项，点击continue。
接着创建一个Python工程，此时可能出现这个错误，Error: Standard Python 'venv' module not found ，原因是venv没有安装。此时在cmd命令窗口输入pip install virtualenv -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com，安装成功之后再重新新建工程就不会出现那个错误了。
创建完成之后，在help中选择edit custom vm options，点击便会打开一个文件。
在文件末尾添加配置命令：-javaagent：Pycharm安装目录\配置文件名。 我的命令是：-javaagent:C:\PyCharm \bin\jetbrains-agent.jar，完成之后保存。
重启Pycharm，然后再次help->reg~-> act~，然后就可配置完成了。点击act~后，reg~窗口会自动消失，然后在界面的右下角出现如下提示就表示配置成功了。经检验，较高的版本只会出现：Floating ticket obtained。
如果失败了，解决方法见这篇文章
- Cuda（非必须）
Pytorch支持Cuda9.2与Cuda10.1，本文选用cuda9.2，根据操作系统下载对应的版本。我的是win10操作系统，所以选择了如下图（引自Cuda官网下载页）所示的版本。
下载完成之后一路傻瓜式安装，安装完成之后 ，验证安装是否成功。打开cmd，切换目录到cuda安装目录，cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\bin，然后输入nvcc -V，回车，如果出现下图信息，则说明安装成功。
为Cuda添加Cudnn，在官网上选择与Cuda9.2相配的Cudnn版本。本文选择如下版本（引自cudnn下载页）。
解压cudnn，并把相应文件拷到cuda安装路径下的对应位置。（以下是我的路径）
即将文件夹
cudnn-9.2-windows10\cuda\bin
cudnn-9.2-windows10-x64\cuda\include
cudnn-9.2-windows10-x64\cuda\lib\x64
里的文件分别拷到
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\lib\x64
验证cudnn是否安装成功，打开cmd，cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\extras\demo_suite，切换到demo_suite目录，执行bandwidthTest.exe，结果输出PASS，则表明安装成功。
再在该目录下执行 deviceQuery.exe，若下方出现PASS，则说明cuda与cudnn均安装成功。
- Pytorch
最后来安装Pytorch，在官网上去按照如下选择得到下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。然后在下载地址选择对应torch版本直接下载，更快。
下图中cp37指的是Python3.7 。
再下载torchvision。
下载完成之后，打开Pycharm，创建一个python项目。在界面的右下角点击terminal（终端）按钮，进入终端进行操作。
用命令：conda create -n pytorch_gpu python=3.7,为项目在anaconda中创建一个虚拟环境，其中pytorch_gpu为自定义的虚拟环境的名字。创建成功之后会出现以下信息，含有虚拟环境的位置。
用命令：conda activate pytorch_gpu，activate虚拟环境。成功之后，下一行会出现虚拟环境的名字。
在虚拟环境中安装先前下载好的torch，先将目录切换到torch的下载目录（好像只有工程位置和torch的下载位置在同一个盘的时候才能切换），然后用命令：pip install "torch-1.4.0+cu92-cp37-cp37m-win_amd64.whl" 进行安装。
在虚拟环境中安装先前下载好的torchvision，用命令：pip install "torchvision-0.5.0+cu92-cp37-cp37m-win_amd64.whl"
至此，在虚拟环境 pytorch_gpu中成功安装了pytorch，最后将虚拟环境关联到项目，环境就算配好了。file->setting-project interpreter->add->conda environment->existing environment->找到虚拟环境位置->python.exe->OK.
如果出现这个错误：Cannot Save Settings：Please specify a different SDK name ，应该是重复添加了虚拟环境，即虚拟环境重名了，在这篇博客中有解决方法，https://blog.csdn.net/qq_41682681/article/details/80985613
Pytorch环境测试
在刚才新建的工程里添加一个python脚本。输入以下代码：
import torch
print('hello torch {}'.format(torch.__version__))
print(torch.cuda.is_available())如果pytorch环境配置成功，会输出torch版本 号与是否支持GPU
参考
https://ai.deepshare.net/detail/p_5df0ad9a09d37_qYqVmt85/6
https://blog.csdn.net/dd809477679/article/details/85254449
https://zhuanlan.zhihu.com/p/30438444
https://www.cnblogs.com/zh672903/p/10987707.html
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