搭建pytorch環(huán)境，主要目的還是盡量利用gpu的算力，cpu也可以但速度要慢很多，如果沒有Nvidia顯卡，torch.cuda.is_available()就是False，是正確的。即便沒有顯卡，也是可以往后面學(xué)習(xí)的，只不過運(yùn)算速度會慢很多。
當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時，在GPU上的運(yùn)算速度接近CPU的10倍，且隨著layer的加深、循環(huán)層數(shù)的增加，這兩者運(yùn)算速度的差異還會繼續(xù)擴(kuò)大。
所以如果我們有顯卡條件的話，有必要去做一些安裝和配置工作，本次環(huán)境搭建以最終代碼可以調(diào)用gpu運(yùn)算為目的（torch.cuda.is_available() 為True）。
pytorch 安裝可參考 Pytorch安裝教程
下面簡單記錄一下環(huán)境搭建過程
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安裝Anaconda anaconda.com
安裝好后 可創(chuàng)建一個虛擬環(huán)境執(zhí)行 -
conda create --prefix=D:/deep python=3.7
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activate D:/deep
[安裝cuda 如果有N卡的話，根據(jù)n卡型號的算力決定是否選擇11.4。A卡自求多福]在NVIDIA控制面板查看顯卡驅(qū)動版本，選擇合適的CUDA版本進(jìn)行下載。
NVIDIA驅(qū)動版本與CUDA版本對應(yīng)關(guān)系
nvidia-smi 控制臺 如果Driver Version小于 400先更新顯卡驅(qū)動。
下載并安裝 cuda https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive [首先要安裝個 vs]
參考文章：
cuda 安裝可參考 ：cuda 安裝
win10下，conda安裝GPU版pytorch最新版本: cuda11.7，遇到的坑
- 進(jìn)入官網(wǎng)復(fù)制一條安裝命令 https://pytorch.org/ 復(fù)制符合自己情況和條件的命令
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
國外的下載速度比較慢，可以執(zhí)行一下語句切換鏡像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --set ssl_verify false
安裝結(jié)束測試
import torch
print(torch.__version__) #顯示版本
print("gpu", torch.cuda.is_available()) #False
【找不到指定模塊：1.安裝vs 2. conda install -c peterjc123 vc vs2017_runtime 3.重新安裝numpy】
報找不到指定模塊錯誤，可以先嘗試重新安裝一下numpy，一般就可以解決，若不能解決就需要安裝相關(guān)vs
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-411048.html
顯示為True證明環(huán)境搭建成功，。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-411048.html
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