环境内容
torch：1.2.0
torchvision：0.4.0
环境配置
环境配置
1、Anaconda的下载
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新版本anaconda的下载：
安装最新的Anaconda，首先登录Anaconda的官网：Anaconda | Individual Edition。直接下载对应安装包就可以。
2、Anaconda的安装
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/1cSwNCRKY0syOt-NBEdr94Q?
提取码：p002?
2、Cudnn和CUDA的安装
下载好之后可以打开exe文件进行安装。
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。
?
三、配置torch环境
1、pytorch环境的创建与激活
打开anaconda prompt
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：
a.安装Pytorch（输入以下命令）
pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html?
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。
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
三、使用pytorch-gpu环境 (可看我以往教程最后一步）深度学习环境配置——windows下的tensorflow-cpu=2.2.0环境配置_阿良是炼丹师的博客-CSDN博客_tensorflow-cpu
