前言

本文记录了在windows下配置pytorch环境的步骤。如需转载，请附出处https://www.jianshu.com/p/07abfe5f82e1

1、Anaconda安装

Anaconda安装，去官网下载比较慢，所以选取清华源镜像链接下的安装包，链接：Anaconda安装包下载
安装好之后打开anaconda navigator，效果如下：

anaconda.png
其中最重要的就是查看环境（environments），最先安装好时只会有一个base环境，我安装的是基于python3.6的base环境的anaconda
conda包管理命令

## 创建指定python3.6版本的环境，环境名为py36
conda create –n py36 python=3.6
## 查看安装的环境名
conda info --envs
## 激活环境名为py36的环境
activate py36

查看安装环境效果：
带星号的代表当前所处环境
图中显示一共有三个环境，root代表默认环境，另外两个代表新建环境

2、pytorch安装(CPU)

pytorch主页提供了安装的命令操作，根据是否有GPU和cuda版本，安装具体版本的pytorch都做了显示。

但是，在安装pytorch和一些基本库（numpy、matplotlib等）时，有些时候网速会特别慢，这个时候安装会采用设置清华源镜像路径来安装。

• 如果是conda安装，则安装前输入以下代码

### 设置清华源镜像
 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
 conda config --set show_channel_urls yes
### 设置pytorch镜像
 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/

添加镜像后将官方安装的命令-c pytorch去掉会快的飞起

• 如果是pip安装，则安装前输入以下代码

 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple name

另外，老版本的镜像中不存在最新版的pytorch1.0，所以采取镜像安装pytorch显示来源也是pytorch官网，针对未翻墙的用户还是特别忙。当然，最适用的办法是下载离线包，然后再进行安装。离线包下载链接

1.png
当然，也可以根据上面的下载链接里的badges里的链接来设置pytorch镜像链接。下载好的离线安装包直接采用conda install name就好了
如下图，安装成功！

3、pytorch安装(GPU)

• 首先，如果电脑有支持CUDA的N卡的话，就可以安装GPU版的pytorch进行GPU加速。CUDA9.1下载链接，我安装的是CUDA9.1，安装过程中记得关闭360软件，不然会一直提示中毒。安装过程中屏幕会闪烁，是正常现象，安装好之后在CMD里面输入nvcc -V就会显示安装的CUDA版本
• 在安装好CUDA之后，需要安装支持的cudnn（GPU加速深度学习包），cudnn下载链接，根据对应得CUDA来安装对应得cudnn，我安装的是cuDNN v7.3.0 Library for wins10,然后将解压的三个文件夹复制在CUDA安装位置。

  1. 下载好的安装包

     
     

  2. 解压

     
     

  3. 将解压的三个文件夹复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1里面

     
     
• 这样，就安装好了CUDA和cudnn了，然后按照pytorch cpu版安装的步骤来安装GPU版的pytorch

conda install pytorch cuda91
pip install torchvision

安装检查:显示cuda可用，pytorch版本1.0