深度学习环境配置2——windows下的torch=1.2.0环境配置

# 一、Anaconda 安装

Anaconda 的安装主要是为了方便环境管理，可以同时在一个电脑上安装多种环境，不同环境放置不同框架：pytorch、tensorflow、keras 可以在不同的环境下安装，只需要使用 conda create –n 创建新环境即可。

# 1、Anaconda 的下载

同学们可以选择安装新版 Anaconda 和旧版的 Anaconda，安装步骤没有什么区别。

旧版本 anaconda 的下载：
新版本的 Anaconda 没有 VSCODE，如果大家为了安装 VSCODE 方便可以直接安装旧版的 Anaconda，百度网盘连接如下。也可以装新版然后分开装 VSCODE。
链接: https://pan.baidu.com/s/12tW0Oad_Tqn7jNs8RNkvFA 提取码: i83n

新版本 anaconda 的下载：
如果想要安装最新的 Anaconda，首先登录 Anaconda 的官网：https://www.anaconda.com/distribution/。直接下载对应安装包就可以。
在这里插入图片描述

一般是下载 64 位的，下载完成后打开。

# 2、Anaconda 的安装

在这里插入图片描述
选择安装的位置，可以不安装在 C 盘。

我选择了 Add Anaconda to my PATH environment variable，这样会自动将 anaconda 装到系统的环境变量中，配置会更加方便一些。

等待安装完之后，Anaconda 的安装就结束了。

# 二、Cudnn 和 CUDA 的下载和安装

我这里使用的是 torch=1.2.0，官方推荐的 Cuda 版本是 10.0，因此会用到 cuda10.0，与 cuda10.0 对应的 cudnn 是 7.4.1。

# 1、Cudnn 和 CUDA 的下载

网盘下载：
链接: https://pan.baidu.com/s/1znYSRDtLNFLufAuItOeoyQ
提取码: 8ggr

官网下载：
cuda10.0 官网的地址是：
cuda10.0 官网地址
cudnn 官网的地址是：需要大家进去后寻找 7.4.1.5。
cudnn 官网地址

下载完之后得到这两个文件。
在这里插入图片描述

# 2、Cudnn 和 CUDA 的安装

下载好之后可以打开 exe 文件进行安装。
在这里插入图片描述
这里选择自定义。

然后直接点下一步就行了。

安装完后在 C 盘这个位置可以找到根目录。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
然后大家把 Cudnn 的内容进行解压。

把这里面的内容直接复制到 C 盘的根目录下就可以了。
在这里插入图片描述

# 三、配置 torch 环境

# 1、pytorch 环境的创建与激活

Win+R 启动 cmd，在命令提示符内输入以下命令：

conda create –n pytorch python=3.6

activate pytorch

这里一共存在两条指令：
前面一条指令用于创建一个名为 pytorch 的环境，该环境的 python 版本为 3.6。
后面一条指令用于激活一个名为 pytorch 的环境。

# 2、pytorch 库的安装

由于我们所有的操作都要在对应环境中进行，所以在进行库的安装前需要先激活环境。

activate pytorch

此时 cmd 窗口的样子为：
在这里插入图片描述

# a、官方推荐安装方法（推荐）

打开 pytorch 的官方安装方法：
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
官网推荐的安装代码如下，我使用的是 Cuda10 的版本，不太懂为什么要写 3 个 = 才能正确定位，两个 = 会定位到 cuda92 的 whl：

	# CUDA 10.0
	pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这是 pytorch 官方提供的指令，用于安装 torch 和 torchvision。

# b、先下载 whl 后安装

需要注意的是，直接这样安装似乎特别慢，因此我们可以进入如下网址:
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
找到自己需要的轮子下载。下载的时候使用迅雷下载就行了，速度还是比较快的！
<img src="https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/08b8a756b9d7d214ce81f10bb5b73758.png#pic_center"alt=" 在这里插入图片描述 " />

下载完成后找到安装路径：

在 cmd 定位过来后利用文件全名进行安装就行了！

这里我也传一个百度网盘的版本。
链接: https://pan.baidu.com/s/14-QVk7Kb_CVwaVZxVPIgtw
提取码: rg2e
全部安装完成之后重启电脑。

# 3、其它依赖库的安装

但如果想要跑深度学习模型，还有一些其它的依赖库需要安装。具体如下：

	scipy==1.2.1
	numpy==1.17.0
	matplotlib==3.1.2
	opencv_python==4.1.2.30
	torch==1.2.0
	torchvision==0.4.0
	tqdm==4.60.0
	Pillow==8.2.0
	h5py==2.10.0

如果想要更便捷的安装可以在桌面或者其它地方创建一个 requirements.txt 文件，复制上述内容到 txt 文件中。
在这里插入图片描述
使用如下指令安装即可。下述指令中，requirements.txt 前方的路径是我将文件放在桌面的路径，各位同学根据自己的电脑修改。

pip install -r C:\Users\33232\Desktop\requirements.txt

# 4、安装较慢请注意换源

需要注意的是，如果在 pip 中下载安装比较慢可以换个源，可以到用户文件夹下，创建一个 pip 文件夹，然后在 pip 文件夹里创建一个 txt 文件。
在这里插入图片描述
修改 txt 文件的内容，并且把后缀改成 ini

	[global]
	index-url = http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
	[install]
	use-mirrors =true
	mirrors =http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
	trusted-host =pypi.mirrors.ustc.edu.cn

在这里插入图片描述

全部安装完成之后重启电脑。

# 四、安装 VSCODE

我个人喜欢 VSCODE，所以就安装它啦。其它的编辑软件也可以，个人喜好罢了。

# 1、下载安装包安装（推荐）

最新版本的 Anaconda 没有 VSCODE 因此可以直接百度 VSCODE 进行安装。

# a、VSCODE 的下载

直接加载 VSCODE 的官网 https://code.visualstudio.com/，点击 Download for Windows 即可下载。
在这里插入图片描述

# b、VSCODE 的安装

首先同意协议，点一下步。
在这里插入图片描述
其他里面的几个勾要打起来，因为这样就可以右键文件夹用 VSCODE 打开，非常方便。下一步。

继续下一步安装即可。

安装完成后在左下角更改自己的环境就行了。
在这里插入图片描述

# 2、anaconda 上安装

打开 anaconda，切换环境。
在这里插入图片描述
安装 VSCODE，安装完就可以 launch 一下了，之后就可以把 VScode 固定到任务栏上，方便打开。