PyTorch简介和安装

一、pytorch优势

更加简洁，相比于其他的框架，PyTorch的框架更加简洁，易于理解。PyTorch的设计追求最少的封装，避免重复造轮子。
上手快，掌握numpy和基本的深度学习知识就可以上手。
PyTorch有着良好的文档和社区支持，作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题。Facebook 人工智能研究院对PyTorch提供了强力支持，作为当今排名前三的深度学习研究机构，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新。
项目开源，在Github上有越来越多的开源代码是使用PyTorch进行开发。
可以更好的调试代码，PyTorch可以让我们逐行执行我们的脚本。这就像调试NumPy一样 – 我们可以轻松访问代码中的所有对象，并且可以使用打印语句（或其他标准的Python调试）来查看方法失败的位置。
越来越完善的扩展库，活力旺盛，正处在当打之年。

二、pytorch安装

最开始说一下自己的问题，
安装命令为：
NOTE: ‘conda-forge’ channel is required for cudatoolkit 11.1
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
自己下载过程中忽略了：NOTE: ‘conda-forge’ channel is required for cudatoolkit 11.1
'conda-forge’为conda关联包。

方法一：

前往官网安装anaconda。
Anaconda换源。
在conda终端中使用虚拟环境安装pytorch环境

问题1：conda环境使用python虚拟环境常见命令

1、查看服务器存在的虚拟环境
conda env list
或 conda info -e
2、创建虚拟环境
conda create -n env_name python=X.X
3、激活虚拟环境
conda activate env_name
4、安装依赖包
pip install -r requirments.txt  (ps：先来到FAME-master路径，不然会找不到requirments文件)
5、关闭虚拟环境
conda deactivate
6、运行代码
python main.py
7、conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all

问题2：Anaconda如何换源

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

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豆瓣源

[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
[install]
use-mirrors =true
mirrors =http://pypi.douban.com/simple/
trusted-host =pypi.douban.com

conda换源（换成清华源）官方换源帮助

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。

检测换源成功

方法二：

因为自己的pytorch是挂着VPN下载的，所以就主要记录下用VPN下载的流程。
直接下载会报错：ProxyError: Conda cannot proceed due to an error in your proxy configuration，可以先这样处理电脑代理端口设置proxy configuration。anaconda提前安装好，并且使用虚拟环境下载。

1、先在官网上：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn，下载或更新好驱动，安装以后直接打开就行。我自己电脑是10系列的，105OTi。

2、选择适合自己电脑版本的CUDA。我自己的电脑是466.77，所以我自己准备用11.3版本。

3、登录官网Pytorch官网，点击Install按钮，进入相关界面。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！）
4、因为我的显卡驱动可以用11.1，并且稳定，所以我就安装的11.1版本。

5、提示：
NOTE: ‘conda-forge’ channel is required for cudatoolkit 11.1
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
‘conda-forge’ channel是类似于conda的第三方库，需要提前下载好。

6、之后在终端中输入：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c conda-forge，下载安装就行。
Tips:可以把下载指令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge，后面的 -c pytorch 去掉。不使用默认下载源头（去掉后使用的是清华源）。

7、验证安装成功。