复现了github地址：https://github.com/nshaud/DeepNetsForEO的pytorch版本应用于遥感影像上的segnet模型。

将配置环境时遇到的问题总结如下：

1.在指定的conda虚拟环境运行Jupyter Notebook

参考网址：https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/89856136

#查看已有虚拟环境

conda info --envs

#新建一个Python2版本的conda虚拟环境

conda create -n py2 python=2.7

#进入虚拟环境

conda activate py2

#安装jupyter

conda install -n py2 jupyter

#安装nb_conda

conda install -n py2 nb_conda

启动jupyter notebook：

将路径切到对应目录下，然后输入jupyter notebook，在kernel中可以选择虚拟环境

2.错误提示：ImportError: cannot import name ‘_validate_lengths’

这是scikit-image和numpy版本问题导致的，解决方案如下：

#安装如下包：

scikit-iamge==0.14.2

numpy==1.16.2

3.安装pytorch

参考网址：https://blog.csdn.net/fkyyly/article/details/89107235

#添加Anaconda的TUNA镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ #可能提示已存在

#设置搜索时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

#安装GPU版本的pytorch

conda install pytorch torchvision -c pytorch

不过安装了好多次包都下不下来，提示错误如下：

CondaMultiError: CondaError: Downloaded bytes did not match Content-Length

url: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/pytorch-1.3.1-py2.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0.tar.bz2

target_path: /home/ubuntu/anaconda2/pkgs/pytorch-1.3.1-py2.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0.tar.bz2

Content-Length: 448800224

downloaded bytes: 225967788

这是网络原因导致pytorch包下载不下来，反复尝试下载均无果。最后参考网址https://blog.csdn.net/guihuo2889/article/details/84652733下载了对应的whl包，同时放到服务器的Downloads文件夹中，cd到对应路径下，利用pip install进行了安装

然后终于将pytorch安装成功。

4.遇到错误提示：

IndexError: invalid index of a 0-dim tensor. Use tensor.item() to convert a 0-dim tensor to a Python

报错原因分析:

train_loss += loss.data[0] 是pytorch0.3.1版本代码,在0.4-0.5版本的pytorch会出现警告,不会报错,但是0.5版本以上的pytorch就会报错,总的来说是版本更新问题.

解决方法:

#将原语句：

train_loss+=loss.data[0]

#修改为：

train_loss+=loss.item()

参考网址：https://blog.csdn.net/chen645096127/article/details/94019443

5.错误提示：

NameError: name 'IntProgress' is not defined

错误原因：jupyter notebook /lab 使用tqdm时(from tqdm import tqdm_notebook as tqdm) 报错: NameError: name ‘IntProgress’ is not defined

解决方案: 安装ipywidgets即可.

pip install ipywidgets

或

conda install ipywidgets

参考网址：https://blog.csdn.net/vola9527/article/details/79875022

6.遇到错误提示：

AssertionError:

The NVIDIA driver on your system is too old (found version 9010).

Please update your GPU driver by downloading and installing a new

version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index.aspx

Alternatively, go to: https://pytorch.org to install

a PyTorch version that has been compiled with your version

of the CUDA driver.

错误原因分析：cuda版本和安装的pytorch不匹配

解决方案：

(1)安装与cuda版本对应的pytorch版本

注：我是先按照3安装了pytorch，本来在安装torch时对应了cuda8.0版本，但是在运行pip install torchvision时torch版本发生了改变，所以出现了6中的错误，所以我再次运行了pip install torch××××.whl，安装cuda8对应的torch。这个问题就解决了，但是出现了问题5，我又安装了ipywidgets，在安装这个的过程中torch版本又更新了，不过依旧是对应了cuda8.0版本，但是又出现了问题4，然后又针对问题4修改后，程序成功运行。

(2)在Ubuntu上安装多个cuda版本并切换，

可参考网址：https://blog.csdn.net/yinxingtianxia/article/details/80462892

出现报错的原因是因为目前pytorch版本更对应于cuda9，所以我本来想在ubuntu上再安装个cuda9，进行多个cuda的切换，但由于程序成功运行，这个暂时没弄，等有空搞一下。