文章目錄
- 前提
- 安裝顯卡驅動
- 查看顯卡驅動型號
- 安裝Anaconda，創建虛擬環境
- 安裝 PyTorch1.1.0 版本
- 安裝torvision
- 安裝six，PIL包
- 驗證環境是否安裝到位
- 結束語
前提
安裝好Ubuntu16.04系統，更換軟體源到國內的鏡像地址，有nvidia的GPU，
如圖所示：
安裝顯卡驅動
最簡單的方法就是在“軟體和更新”中的“附加驅動”安裝，
查看顯卡驅動型號
確定各自的Pytorch、cuda與torchvison版本，
終端輸入命令：nvidia-smi
查表可知對應包版本各為:
CUDA9.0,pytroch1.1.0,torchvision0.3.0
安裝Anaconda，創建虛擬環境
個人認為這一步很有必要，以便后續開發,防止不同環境的框架與包混亂，創建命令: conda create -n mt python=3.6,激活名為“mt”環境命令:conda activate mt，之后進入該環境輸入命令:source activate mt即可，
在“mt”環境下，輸入jupyter notebook驗證jupyter是否安裝成功，
安裝 PyTorch1.1.0 版本
命令:“pip --default-timeout=10000 install torch==1.1.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/”,這里使用了阿里云鏡像加速,安裝完之后顯示 numpy-1.192, torch-1.1.0，
安裝torvision
命令:“pip install torchvision==0.3.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/”,這里的“--no deps”是為了防止它自動升級 pytorch 到最新版本，（很重要，否則前功盡棄！）
安裝six，PIL包
命令如下:“ pip install xxx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple”,six 包 xxx 為“six”,PIL 包 xxx 為“pillow”，安裝完之后顯示 six-1.15.0, pillow-7.2.0
驗證環境是否安裝到位
首先驗證 GPU 是否可被使用,命令列中進入 python 環境,輸入
“import torch”,“torch.cuda.is_availabe()”, 輸出“True”即可;其次驗證 Jupyter Notebook 是否能正常打開,使用 torch 包;最后驗證 PyCharm 是否可以使用 torch 包，
結束語
本人花了近五天時間從Ubuntu系統安裝到環境搭載完成，踩了很多的坑，搜尋了許多的資料總結出最適合自己的安裝方法，大家遇到問題可以多多查詢，分辨出最有用的資訊，一起努力，一起加油，
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