本文主要介紹Anaconda、Navidia安裝、Pytorch安裝，
通過Anaconda管理依賴庫，比手動逐個下載，會方便很多；Pytorch可以通過GPU計算，也可以使用CPU計算，但GPU速度明顯高于CPU，所以windows系統需要安裝適配的Navidia版本，
一、Anaconda安裝：
1、Anaconda下載：進入anacoda官網：https://www.anaconda.com/， 滑鼠放在 Products上，彈出下拉框如下圖，
2、點擊Individual Edition后，往下拉，找到如下圖位置，點擊下載（建議用迅雷下載，迅雷下載只需要幾秒，不用迅雷，網路環境差時，可能需要幾個小時）
3、安裝安裝包，雙擊下載的exe安裝包，選擇Just Me（只針對當前登錄可以用）或者All Users(同一臺電腦，切換賬戶時仍然可以用，建議用該種方式)
4、選擇安裝位置：
5、在pychram中選擇安裝的Anaconda安裝包下的python.exe：
二、Navidia安裝：
因為我的電腦是9.1版本的，通過驅動精靈更新，仍然是9.1，而Pytorch官網目前支持的最低版本是9.2，所以需要升級，升級為官網最新的11.2版，
CUDA Toolkit版本和Windows x86_64 Driver Version版本關系，官網地址：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
1、查看自己電腦Navidia版本：
①在win10搜索框輸入：NAVIDIA
②點擊NAVIDIA Control Panel，彈出如下所示彈出框，點擊“幫助”->“系統資訊”
③點擊完后進入如下頁面，選中“組件”，如下圖紅色框內為Navidia版本（這個是我升級之后的是11.2，原來的是9.1）
2、進入Navidia官網：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/,
①根據自己電腦型號，選擇適合自己的版本，(我的電腦為GeForche GTX 1050,win10 64位，選擇如下
②點擊開始搜索，結果如下圖，顯示出適合的最新版本和歷史版本，我選擇的第一個，最新版本下載，下載完進行安裝，都用默認的，一路下一步直到結束，安裝完畢，重啟電腦，再次根據上一步步驟，查看版本，為11.2，
二、Pytorch安裝：
1、Pytorch官網：https://pytorch.org/
五個需要選擇的說明：
①PyTorch Build：選擇Stable
②Your OS：選擇Widows(這個根據自己需要選擇，我的是在Window環境中練習學習)，
③Package：選擇Pip（因為我是在pycharm中的Terminal控制臺中執行安裝命令的，故我選的這個）
④Language：選擇Python（我是用的python）
⑤CUDA：選擇11.0（這個根據自己電腦顯卡版本選擇）
2、我的電腦安裝完最新Navidia后，CUD版本為11.2，11.2版本的可以使用適配11.0版本的Pytorch安裝包，
①選擇Run this Command后的安裝命令：pip install torch===1.7.1+cu110 torchvision===0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
②在pycharm的Terminal中執行上面選中的命令，
1)安裝方式一：等命令執行完畢，則安裝成功（因為安裝包比較大，此種方式較慢，并且還可能會多次失敗），
2）安裝方式二：將紅色框內的：https://download.pytorch.org/whl/cu110/torchvision-0.8.2%2Bcu110-cp38-cp38-win_amd64.whl，復制到迅雷中，在迅雷中下完完畢后（得到檔案：torch-1.7.1+cu110-cp38-cp38-win_amd64.whl），通過在Terminal中執行命令：
pip install torch-1.7.1+cu110-cp38-cp38-win_amd64.whl
此種方式會快很多，推薦用該種方式，
③通過代碼驗證是否安裝成功：
import torch
print("pytorch版本為：%s"%torch.__version__)
print("判斷GPU是否可用：%s"%torch.cuda.is_available())④執行結果為：
pytorch版本為：1.7.1+cu110
判斷GPU是否可用：True
安裝成功，大功告成，可以愉快的開始Pytorch的學習之旅了~，_，~
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標籤：python
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