安装pytorch(千万不要去掉 -c pytorch，安装n次后的教训)

anaconda虚拟环境安装pytorch

1 Anaconda的安装

在DL和ML中，要用到大量成熟的package。一个个安装 package 很麻烦，而且容易出现奇奇怪怪的问题。而 Anaconda很好的解决了我们的问题，它集成了常用于科学分析（机器学习， 深度学习）的大量package。省略了我们安装一些package的过程。

Step 1：登陆Anaconda | Individual Edition，选择相应系统DownLoad，此处以Windows为例：

Step 2：在开始页找到Anaconda Prompt，一般在Anaconda3的文件夹下,( Linux在终端下就行了）

Step 3：创建虚拟环境

Linux在终端(Ctrl+Alt+T)进行，Windows在Anaconda Prompt进行

• 查看已经安装好的虚拟环境，可以看到我们这里已经有两个环境存在了

conda env list  

• 创建虚拟环境test，要记住我们创建环境的地址哦！

  conda create -n 虚拟环境名称 python=版本名称
  

这里忽略我们的warning，因为我们测试的时候已经安了又卸载一遍了，正常时是不会有warning的。

tips：在选择Python版本时，不要选择太高，建议选择3.6-3.8，版本过高会导致相关库不适配。

• 删除虚拟环境命令

conda remove -n 名称 --all

• 激活环境命令

conda activate 名称

Step 4：Anaconda换源
在安装package时，我们经常会使用pip install …和conda install … 的命令，但是一些package下载速度会很慢，因此我们需要进行换源，换成国内源，加快我们的下载速度。以下便是两种对应方式的换源

• pip换源 更改pip.ini文件

Linux：

在用户目录下新建文件夹**.pip**：mkdir ~/.pip

在文件夹内新建文件pip.conf, vim ~/.pip/pip.conf并添加下方的内容

Windows：

1、文件管理器文件路径地址栏敲：%APPDATA% 回车，快速进入 C:\Users\电脑用户\AppData\Roaming 文件夹中
2、新建 pip 文件夹并在文件夹中新建 pip.ini 配置文件
3、我们需要在pip.ini 配置文件内容，你可以选择使用记事本打开，输入以下内容，输入完后记得按下ctrl+s保存哦，在这里我们使用的是清华源

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• conda换源（换成清华源）官方换源帮助(可直接按官方指导)

Windows系统：

TUNA 提供了 Anaconda 仓库与第三方源的镜像，各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行conda config --set show_channel_urls yes生成该文件之后再修改。

完成这一步后，我们需要在C:\Users\电脑用户\找到 .condarc这个文件,打开后将文件里原始内容删除，将下面的内容复制进去，并且保存

channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

这一步完成后，我们需要打开Anaconda Prompt 运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

Linux系统（操作均在终端就行）：

Ctrl +Alt+t打开终端 输入以下命令

cd ~ 进入用户中心

vim .condarc 修改.condarc文件

输入i进入编辑模式，将上方内容粘贴进去，按ESC退出编辑模式，输入:wq保存并退出

检查下是否换源成功，好嘞，这样就换源成功了

不要忘记conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引

1.2.2 查看自己的显卡（CPU或者集显的可以跳过该部分）

• 对于windows系统：

在cmd/terminal中输入nvidia-smi（Linux和Win命令一样）、使用NVIDIA控制面板或者使用任务管理器查看自己是否有NVIDIA的独立显卡及其型号


对于linux系统：

1.2.3 安装Pytorch

Step 1：登录官网Pytorch官网

Step 2：点击Install按钮，进入相关界面

这个界面我们可以选择本地开始（Start Locally），云开发（Cloud Partners)，以前的Pytorch版本（Previous Pytorch Versions），移动端开发（Mobile），在此处我们需要进行本地安装。

Step 3：结合自己情况选择命令并复制下来，然后使用conda下载或者pip下载（建议conda安装！）

注意事项

1. Stable代表的是稳定版本，Preview代表的是先行版本

2. 可以结合电脑是否有显卡，选择CPU版本还是CUDA版本，建议还是需要NVIDIA GPU

3. 官方建议我们使用Anaconda来进行管理

4. 关于安装的系统要求

   1. Windows：
      1. Windows 7及更高版本；建议使用Windows 10或者更高的版本
      2. Windows Server 2008 r2 及更高版本
   2. Linux：以常见的CentOS和Ubuntu为例
      1. CentOS, 最低版本7.3-1611
      2. Ubuntu, 最低版本 13.04，这里会导致cuda安装的最大版本不同
   3. macOS：
      1. macOS 10.10及其以上

5. 有些电脑所支持的cuda版本<10.2，此时我们需要进行手动降级，即就是cudatoolkit = 你所适合的版本，但是这里需要注意下一定要保持Pytorch和cudatoolkit的版本适配。查看Previous PyTorch Versions | PyTorch

Step 4：在线下载

如果你是在Anaconda Prompt进行下载的话，先输入conda activate test，激活到我们的虚拟环境中去，再输入命令

如果是在Pycharm的Terminal中下载的话，我们还是要先切换到我们的虚拟环境中去，再输入下载命令

Tips:千万不要去掉下载指令后面的 -c pytorch (网上的很多教程是多年前的，让我们去掉)
因为我们更改的.condarc这个文件中已经指明了pytorch的通道，也就是如下配置指令。而conda指令中 -c 指定通道，就是指定使用custom_channels通道中的pytorch是指向的网址，我们已经更改了配置文件，所以可以放心使用 -c pytorch指定通道。如要了解更多。
浅学参见博客：Anaconda 学习笔记

深入学习参见官方文档：Conda configuration

custom_channels:pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

Step 5：离线下载 (我第一次下载就是离线下载。当时没有换源，在线下载一直不成功，无奈使用了离线方式)

Windows：

在安装的过程中，我们可能会出现一些奇奇怪怪的问题，导致在线下载不成功，我们也可以使用离线下载的方法进行。

下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

通过上面下载地址，下载好对应版本的pytorch和 torchvision 包，然后打开Anaconda Prompt/Terminal中，输入

cd 压缩包的位置

激活环境

conda activate 环境名称

接下来输入以下命令安装两个包

conda install --offline pytorch压缩包的全称（后缀都不能忘记）
conda install --offline torchvision压缩包的全称（后缀都不能忘记）

Step 6：检验是否安装成功

进入所在的虚拟环境，紧接着输入python，在输入下面的代码。

import torchtorch.cuda.is_available()

这条命令意思是检验是否可以调用cuda，如果安装的是CPU的小伙伴们会返回False，GPU的小伙伴会返回true。一般这个命令不报错的话就证明安装成功。

• Windows系统

• Linux系统

Pytorch的安装绝对是一个容易上火的过程，而且网络上的教程很可能对应早期的版本，或是会出现一些奇奇怪怪的问题，但是别担心，多装几次多遇到点奇奇怪怪的问题就好了，加油！

1.2.4 PyCharm安装（可选操作）

VSCode这些也是ok的，安装PyCharm非必须操作

Linux，Windows此处操作相同，我们建议Windows的同学安装Pycharm即可，因为在Linux上pycharm并不是主流的IDE。

Step 1：进入官网下载，如果是学生的话可以使用学生邮箱白嫖下载Professional，Community也是ok的

**Step 2：**配置环境，打开PyCharm，点击File -->Settings -->Project:你的项目名称–>Python Interpreter

进去后，我们可以看见他使用的是默认的base环境，现在我们需要将这个环境设置成我们的test环境,点击齿轮，选择Add

点击Conda Environment ，选择Existing environment，将Interpreter设置为test环境下的python.exe

注：如果在pycharm的环境时，想进入我们的虚拟环境，要使用conda activate 名称