PyTorch 简介

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch，用于自然语言处理等应用程序。

安装 PyTorch 之前

安装 Anaconda

Anaconda 是一个集成了大量用于科学分析（包括机器学习，深度学习等）的 package 的工具包，可以帮助我们管理相关的 package，是在单台机器上执行机器学习的最简单方法。

本文采用 Anaconda 作为 PyTorch 包的管理程序，您也可以选择 pip 等工具进行管理，不再赘述。

您可以点击此链接前往 Anaconda 的官方网站，下载并安装适用于个人用户学习使用的开源版程序。

安装成功后，您可以通过 Windows 10 的搜索功能或开始菜单轻松找到 Anaconda Powershell Prompt 或 Anaconda Prompt. 两者打开方式本质上没有区别，您可以任意选择。本文的后续演示将使用 Anaconda Powershell Prompt 进行操作。

假如您有 NVIDIA 系列显卡

假如没有，您可以跳过这一步，后续 PyTorch 的安装过程不会受到影响。

检验驱动程序

显卡可以大幅度提升机器学习时的处理速度。打开任务管理器 - 性能 - GPU, 假如您已经安装显卡驱动，那么会在此处（图中蓝框勾出）显示具体的显卡型号。假如您确实有 NVIDIA 显卡但在此处没有显示，可以前往 NVIDIA 官网下载对应的驱动程序并安装。

安装 CUDA

CUDA 是用于GPU编程的语言，运行 Transflow 的时候用了 GPU, Transflow 里面很多函数（或者依赖库）也是由 CUDA 语言编写的。不同 Transflow 版本可能需要不同的 CUDA.

您可以在桌面点击右键选择进入 NVIDIA 控制面板，也可以通过 Windows 控制面板打开 NVIDIA 控制面板。通过点击上方的帮助 - 系统信息 - 组件 - NVCUDA64.DLL 可以看到您使用电脑可支持的最高版本的 CUDA（如图为 11.0.228）。

接下来进入 CUDA Toolkit Archive 官网选择并下载自己使用的版本。鉴于当前（2020-09-28）, PyTorch 官网支持的最高 CUDA 版本为 10.2, 因此我选择了 cuda_10.2.89_441.22 版本。当然，也可以选择可能更加稳定与成熟的 9.2 版本。

下载过程可能相当漫长，敬请等待。您也可以通过百度网盘（提取码为：cuda）下载 CUDA 10.2 版本，不过不一定比网页下载快（笑）。

接下来以管理员身份运行安装包，安装选项建议选择自定义，仅且勾选 CUDA 即可。

下载 cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA为深度学习，矩阵运算写的一个加速库。CUDA 版本必须和 cuDNN 版本相匹配。

您可以在 cuDNN Archive 官网下载对应版本的 cuDNN 的压缩包。如图为 10.2 版本的 cuDNN 下载地址。

将下载的文件解压缩，将 cuda 目录下的文件复制粘贴到 CUDA 的安装目录下。例如，10.2 版本的默认目录如下。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2

Get done.

您可以打开 Windows PowerShell 输入以下来命令验证 CUDA 的安装是否成功。

nvcc --version

理论上的结果如下所示。

安装 PyTorch

设置镜像源

假如您正在使用国内的主机和网络进行下载安装 PyTorch 的操作，可能会耗费大量的时间，甚至会因为网络波动导致下载失败需要重新进行。

我们可以手动将下载源切换为清华大学开源镜像站的源。打开 Anaconda PowerShell Prompt, 输入下述命令。

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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
# 附注：清华大学开源镜像站 Anaconda 文档
# https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

创建有序的 Anaconda 管理环境

也许，你之后会遇到不同的项目，需要使用到不同版本的环境。比如这个项目要用到 pytorch 0.4，另一个项目要用到 pytorch 1.0，如果你卸载了 0.4 版本，安装了 1.0 版本。那么下一次，你再碰到 0.4 版本，你就需要卸载 1.0 版本，安装 0.4 版本。很折腾。
Anaconda 集成的 conda 包就能够解决这个问题。它可以创造出两个屋子，相互隔离。一个屋子放 0.4 版本，一个屋子放 1.0 版本。你需要哪个版本，就进哪个屋子工作。

您可以使用下述指令，创建一个名为 pytorch 的环境，并指定 3.8 为使用的 python 版本。当然您可以任意指定环境的名称和 python 的版本号。

conda create -n pytorch python=3.8

页面会显示下载依赖的提示，输入 y 即可进行下载。

您可以随时使用下述命令查看当前系统中创建有哪些环境。显示的 * 号表示当前正处于的环境。

conda info --envs

我们需要在新建的 pytorch 环境中安装我们的 PyTorch, 因此要切换到此环境中。

conda activate pytorch

当左边显示为 (pytorch) 时说明环境切换成功。

最后，安装 PyTorch

前往 PyTorch 官方文档，根据提示进行版本选择，会自动生成相应的 conda 命令。

在 pytorch 环境下输入 Run this Command 中的命令，PyTorch 的安装马上开始！

All get done.

最后，您可以通过在 pytorch 环境下依次输入下述代码测试 PyTorch 是否安装成功。

以及是否能启用 GPU 加速机器学习（Only for NVIDIA）.

python
import torch # 没有报错则安装成功
torch.cuda.is_available() # 显示为 true 则说明 CUDA 安装成功

理论上结果如下。

参考资料

PyTorch 环境配置及安装于 2019-11-02 @土堆碎念
Win10+Anaconda+CUDA11.0+cuDNN8.0.1+RTX2060深度学习_pytorch环境配置于 2020-07-10 @台风天赋
pytorch快速安装【清华源】于 2019-02-28 @ZQ_ZHU

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