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pytorchをインストールする
公式ウェブサイト：
ローカルで開始 | PyTorch 
https://pytorch.org/get-started/locally/
公式サイトの conda インストール方法では、pytorch のバージョンを指定するアルゴリズムが多いため、各種コンポーネントのバージョンが指定されておらず、この判読不能なコマンドラインによるインストール方法は採用しませんでした。
私が行ったのは、以前のバージョンを見つけることでしたが、アルゴリズムが反復的で、pytorch のバージョンが低く、後で仮想環境を再構成する必要があるため、比較的新しいものを要求しました。
適切なバージョンを選択します。以前の調査によると、新しいアルゴリズムには pytorch1.10 以降が必要です。私は 1.11.0 を選択します。
知らせ！！！pytorch1.6.0 が pytorch を練習しているとき、torch.nn のコードヒントはありません。！！pytorch1.6.0 のインストールは避けてください。
以下は詳細な環境設定プロセスです。
采用conda安装方式,名称（-n）为pytorch，python版本为3.7。
conda create -n pytorch python=3.7
进入虚拟环境。
conda activate pytorch
采用pip安装，第一步就安装了pip安装工具
pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
查看cuda版本，更新的最新肯定是没问题的，向下兼容。
nvidia-smicuda バージョンには下位互換性があることに注意してください。グラフィックス カード ドライバーを最新のものにアップグレードするだけです。
pytorchのインストールが成功したかどうかを確認する
次のコードがすべて正常に実行された場合、インストールは成功したとみなされます。
python
import torch
import torchvision
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available())
exit()要約する
1. pytorch1.6.0 バージョンをインストールしないように注意してください。torch.nn にはコード プロンプトがないため、学習には役立ちません。
2. cuda バージョンはシステムの cuda バージョンと厳密に一致する必要はありませんが、システムの cuda バージョンは pytorch で必要な cuda バージョンよりも高いです。