1、Anaconda安装

1.1 安装步骤

官网下载安装包：点击该网页https://www.anaconda.com/products/individual，跳转后拉到网页最底端，选择合适的版本进行下载：

这里我选择了Windows中的64位版本进行下载；
下载完成后，运行Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64.exe进行安装；
在安装过程中，选择安装路径，并勾选Add Anaconda to the system PATH environment，将anaconda添加到环境变量中，安装完成；
安装完成后，验证安装是否成功，打开cmd，输入conda，回车，出现以下界面则显示安装anacond成功：
添加中科大镜像源或者清华镜像源，安装镜像源的目的是在anaconda中下载某些安装包的时候能够提升下载速度，避免下载失败（因为在配置虚拟环境时可能会安装失败，所以可以尝试直接安装清华镜像源，忽略中科大镜像源）；

中科大镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show channel_urls yes

清华镜像源

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

上面这些镜像源直接在命令窗口中输入即可，如下所示：

1.2 Anaconda中构造虚拟环境

构造虚拟环境的目的是为了构造不同的操作环境，比如有一些程序需要在版本为3.8的Python环境运行，有一些程序只能在版本为3.4的Python环境中使用，这时候我们就可以构造两个不同的虚拟环境。一个虚拟环境中安装的Python版本为3.8，另一个虚拟环境安装的Python版本为3.4。

这里我们的目标是在Anaconda中安装Pytorch的虚拟环境，在cmd命令窗中输入以下指令：

conda create -n pytorch_gpu python=3.8

上述指令中的pytorch_gpu为虚拟环境名称，虚拟环境中的Python版本为3.8，当然Python的版本可以自己设定为3.7或者3.6或者其它的版本；

在安装过程中可能会出现下面的问题，即安装失败：

以上问题是网络连接问题，有可能是中科大的镜像源不稳定，这时候我们可以切换到清华的镜像源。首先输入以下指令看一下conda的配置：

conda config --show

可以看到在命令窗中显示了我们安装的镜像源：

因为镜像源不稳定，我们需要删除已经安装的镜像源，使用以下指令删除已安装镜像源：

conda config --remove-key channels

删除已安装镜像源后安装上面介绍过的清华的镜像源：

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

进行上述操作之后，再次构造虚拟环境，输入以下指令：

conda create -n pytorch_gpu python=3.8

就可以构造一个虚拟环境，并进行一些必须包的安装。在安装的过程中如果某些包会显示安装失败，则可以重新输入上述指令进行重新安装，然后基本都能安装完成。在安装完成后，在命令窗中会出现下述指令：

图片中的指令：conda activate pytorch_gpu表示激活虚拟环境，并进入虚拟环境中；指令conda deactivate表示退出虚拟环境；这两个指令非常重要，如果我们安装了多个虚拟环境，则可以通过上述两个指令切换不同的虚拟环境；

如果我们想在虚拟环境中安装某些包，必须通过conda activate 虚拟环境名称(如pytorch_gpu) 激活进入虚拟环境后才能进行包的安装；虚拟环境就相当于在原有空间中细分出一个小房间来进行不同风格的装扮，只有对该小房间进行打扮才能真正实现修改；

通过以上操作，我们安装了Anaconda，并实现了虚拟环境的构建。

2、Pycharm安装

2.1 安装步骤

官网下载安装包：https://www.jetbrains.com/pycharm/

在官网中可以看到有专业版和社区版下载，我们选择专业版进行安装，如果我们希望安装更早版本的Pycharm，可以点击左下角红框中的Other versions进行版本选择；
运行下载的exe文件进行安装；
在安装过程中，选择安装路径，勾选Add launchers dir to the PATH，将Pycharm添加到环境变量中，并勾选.py选项关联到python文件，然后等待安装完成；

2.2 激活步骤

参照：https://shimo.im/docs/GJTqgHqh6kGYkKKY/read（可直接搜：裸睡的猪）；
新建项目，将破解文件拖入工作区，restart，重启完成；
也可以百度其它的激活方法，或者是学生的话可以申请免费使用；

因为本人使用的是学生免费使用的专业版，所以对激活步骤没有详细了解；

2.3 使用Pycharm

安装完Pycharm之后，我们打开Pycharm，新建一个Python项目，点击软件左上角的file->New Project，然后选择Pure Python，进而新建一个Python项目：

我们需要选择文件保存位置（Location），并且选择虚拟环境，Pycharm中默认是新建一个虚拟环境（New environment using），前面在Anaconda中我们已经创建了一个虚拟环境，所有我们可以选择上述界面中的功能（Existing interpreter）选择已有的虚拟环境；

虽然我们已经提前创建了虚拟环境，但是在点击选择上述界面中的Existing interpreter时并没有直接出现我们已经定义好的虚拟环境名称（如下所示）：

为了找到我们已经创建好的虚拟环境，我们可以在上述界面中点击红框右边的三个点按钮，进入以下界面：

我们选择Conda Environment，稍等片刻右边就会出现在Anaconda中已经定义的虚拟环境，我们点击OK返回就可以了（如下图所示）；

接着我们点击右下角的Create就能创建一个Python项目；

我们可以通过路径File->Settings->Project:python Project->Python Interpreter检查项目的解释器或者修改项目的解释器，其界面如下所示：

我们可以通过以下方法修改脚本运行的解释器：

点击右边的下箭头，然后点击Show All…，然后选择合适的解释器；

3、CUDA安装

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构；
cudnn：为深度学习计算设计的软件库；

3.1 安装步骤

检查Pytorch版本所支持的CUDA版本，下载对应版本的CUDA；
下载CUDA安装包，下载对应CUDA版本的cudnn安装包；
安装并验证安装成功；

3.2 检查Pytorch版本支持的CUDA版本

进入Pytorch官网，点击网站上的Get Started功能，进入以下界面：

可以看到当前的Pytorch支持的CUDA的版本为9.2，10.1和10.2，在安装CUDA的时候可能部分同学电脑的GPU不支持高版本的CUDA，如果安装高版本的CUDA出现错误时可以考虑选择低一点的版本进行安装，这里我们选择安装10.1版本的CUDA；

确定了要安装的CUDA版本之后，我们进入CUDA官网进行CUDA的安装，直接搜索CUDA，进入CUDA的官网进行下载（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），进入官网后其界面如下：

当前CUDA的最高版本为11.0，而Pytorch最高支持的CUDA的版本为10.2，所以我们不能直接下载11.0版本的CUDA，我们通过上述界面右下角红框中的Legacy Releases选择我们需要的CUDA版本，其界面如下：

我们选择要下载的CUDA版本进行下载，这里我们选择CUDA10.1进行下载，然后选择下载的各种条件，如果界面找不到历史发行版本按钮，可以点击链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive找到对应的CUDA历史版本，如下所示：

下载CUDA后，点击已下载的CUDA.exe文件进行安装，默认安装路径，这里需要记住安装CUDA的路径，因为在后面需要用到，比如我这里用到的默认安装路径为C:\Users\10530\AppData\Local\Temp\CUDA。

安装完CUDA后，我们需要运行一个指令来验证CUDA是否安装成功，我们进入当前路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin，记录路径信息，通过cmd打开命令窗，输入路径信息cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin，如下所示：

在命令窗中输入nvcc -V，当出现以下界面则表示CUDA安装成功：

安装完CUDA后我们安装cudnn。

3.3 安装cudnn

打开cudnn的官网：https://developer.nvidia.com/cudnn，我们直接点击Download cuDNN：

注意下载cudnn需要登录才能下载，所以我们需要注册然后登录，如下所示：

登录后我们可以选择合适CUDA的cudnn版本，如下所示：

下载后的cudnn是一个压缩文件，我们将压缩文件进行解压，解压得到的文件为cuda文件，cuda文件中有三个文件夹：

我们需要将cuda中的三个文件中的内容复制到之前CUDA的安装路径下的同名文件夹C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1中

复制三个文件之后，我们验证一下cudaa是否可用，验证方法就是在命令窗口中运行C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite中的bandwidthTest文件和deviceQuery文件。具体操作如下所示：

以上表示我们的CUDA和cudnn安装成功，下面我们开始Pytorch安装。

4、Pytorch安装

4.1 安装步骤

检测是否有合适的GPU，需安装CUDA和CuDNN；
CUNA和CuDNN安装（CuDNN非必须）；
下载whl文件，登录网址https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html选择合适的whl文件；

whl文件的命名解释：cu92/torch-1.2.0%2Bcu92-cp37-cp37m-win_amd64.whl，命名中的cu92表示cuda版本或cpu，torch-1.2.0表示pytorch版本号，cp37表示python版本号，win_amd64表示操作系统；

在该网址中我们使用ctrl+f寻找下面两个文件并进行下载：（1）torch-1.6.0+cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl；（2）torchvision-0.7.0+cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl；
打开Pycharm，进入创建的pytorch_gpu的虚拟环境，切换到terminal窗口，使用"pin install + 两个whl文件的绝对路径地址"进行安装，如下所示：

至此，我们完成了pytorch的安装。

我们使用下述代码验证是否已经成功安装pytorch和cuda：

import torchprint(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

如果返回torch和true则表示Pytorch和Cudnn安装成功。

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