pytorchのインストール（GPUバージョン）

深さの目コースから。

• anacondaをインストールする目的は仮想環境を作成することです（condaが使用されます）; pycharmをインストールする目的はそれをコンパイラーとして使用することです; cudaをインストールする目的はGPUをインストールすることです。

1.Anacondaのインストール

• 上記のインストールの3番目のステップは非常に重要です。これは、システム環境変数にanacondaを追加することを指しているため、チェックに注意してください。

—————————————————————————————————————————————————

• 中国で利用可能なアナコンダソースのミラーステーションと国内ソースを変更する方法：

#中科大
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes

#清华
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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/cloud/msys2/
conda config --set show_channel_urls yes

----------------------------------------------------------------------------
conda config --show查看用的哪个源
conda config --remove-key channels删除正在使用的源

• 中国科学技術大学または清華大学のソースをコマンドラインにコピーします。目的は、condaを使用してインストールパッケージをより高速にダウンロードすることです。

—————————————————————————————————————————————————

conda create -n pytorch_1.4.0_gpu python=3.7#GPU

• このコマンドは、pytorch_1.4.0_gpuがカスタマイズされているpycharmの仮想環境の名前を作成するためのものです（名前は覚えやすく、短い方が良いです）。このダウンロードプロセス中に、非常に遅い場合は、ミラーソースを前後に切り替えることができます（切り替えるときは最初に削除することを忘れないでください。上記の削除コマンドがあります）。次の図に示すように、多くの仮想環境が存在する可能性があり、対応する仮想環境にpytorchをダウンロードする必要があります。

—————————————————————————————————————————————————

• 次に、condaを使用して、作成された仮想環境を表示できます。

conda activate pytorch_1.4.0_gpu#打开该环境
conda deactivate#退出当前环境
conda info --envs#查看所有的虚拟环境

• これは、anacondaインストールディレクトリのenvsの下にあります。

2.Pycharmのインストール

• ダウンロードする最新の以前のバージョン（プロフェッショナル）を選択します。アクティベーション手順の詳細については、https：//shimo.im/docs/GJTqgHqh6kGYkKKY/readを参照してください。

—————————————————————————————————————————————————

• pycharmで新しく作成された仮想環境を見つけます（ディレクトリで検索します。基本的にはanacondaインストールディレクトリのenvsにあります）。
• 次にpycharmを開くと、ページの下部にターミナルがあります。これはシステムのコマンドラインに相当します。（最初にここで一時停止し、閉じないでください）

conda activate pytorch_1.4.0_gpu

—————————————————————————————————————————————————

3.cudaのインストール

• cuda公式ウェブサイト：https：//developer.nvidia.com/cuda-92-download-archive
• 注：最初：バージョンはコンピューターのグラフィックカードに対応している必要がありますhttps://blog.csdn.net/weixin_42326479/article/details/107842951 ; 2番目：インストール中にVisual
  Studio
  統合をキャンセルしてインストールします; 3番目：最後にグラフィックドライバーをアンインストールします（ 4番目のステップが正常に実行された場合、3番目のステップは省略できます）
  4番目：次のように、インストールが成功したかどうかを確認します（インストールディレクトリにcd、nvcc -Vを確認します）。

4.cudnnのインストール

• 注：ここではcudnnをインストールします。登録が必要です。アドレス：https：//developer.nvidia.com/cudnnをクリックして、[ダウンロード]をクリックします。（cudaバージョン10.1に対応するため）

• 最後に、インストールが成功したかどうかを確認します（インストールディレクトリにcdし、これら2つのbandwidthTest.exe deviceQuery.exeを確認します）：
  
  ———————————————————————— — ————————————————————————

• cudaとcudnnをインストールした後、cudaの3つのファイルをcudaにコピーします。（直接コピーではないことに注意してください）次のとおりです。

5.pytorchのインストール

• インストールWebサイト：https：//pytorch.org/get-started/locally/
  ————————————————————————————————— ———————————————
  

• 注：選択したWebサイトを直接検索し、ショートカットキーCtrf + Fを使用してWebサイトを検索します。

• GPUバージョン：次のように、2つのファイルを検索してダウンロードします。

• 注：CPUはcpuで始まり、GPUはcuで始まります。両方ともトーチとトーチビジョンをダウンロードする必要があります。

—————————————————————————————————————————————————

• 閉じられていないpycharmを開き、ページの下部にあるターミナルをクリックして、CPU仮想環境をアクティブにします。

conda activate pytorch_1.4.0_cpu
cd C:\Users\YUE123\Downloads
dir

まず、ミラーソースを追加して高速化します。

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

トーチとトーチビジョンのインストールを開始します。

pip install torch-1.4.0+cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.5.0+cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl

（torch-1.4.0 + cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whlおよびtorchvision-0.5.0 + cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whlは、今dirコマンドに従ってインストールの名前を検索します）
- ———— ————————————————————————————————————————
より詳細だと思う場合、車に乗るだけで、プロモーション料金がもらえるので嬉しいです。