win10下conda安装pytorch-gpu版本（超详细），完美解决镜像源下载慢问题！

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这几天一直在配置pytorch-gpu的环境，前面装anaconda、pycharm，CUDA,cuDNN的时候一度挺顺利的，前面这些我是主要参考这篇博客win10+MX350显卡+CUDA10.2+PyTorch 安装过程记录

接着我们重点来说说pytorch的环境配置

1. 创建一个虚拟环境

最好先创建一个虚拟环境，在里面安装pytorch。创建前要先添加清华源，这样会更快一些

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud/pytorch/

在anaconda prompt里面输入命令创建环境，为了和后面pytorch版本统一，我这里指定的是3.7版本的python

conda create --name pytorch-gpu python=3.7

接着是要进入到新建的环境中去安装pytorch，输入命令进入：

conda activate pytorch-gpu

但当我真正开始装pytorch时就一路踩坑了，最惨的就是直接使用conda install下载pytorch包的时候巨慢，一直是0％，等了一晚上，结果跳出来https error，当然error后面的地址你点进去其实就是pytorch官网中你需要的包的下载地址（但是很慢）。

然后我开始各种百度，试着添加了清华等一系列镜像源，但是发现还是很慢，并且它还自动给我下成了个cpu版本？？？
既然conda在这时候是个傻瓜，那我就只能弃自动为手动了（这是我没有想到的……）

2. 进入pytorch官网查看一下自己所需的pytorch和torchvision版本

如果不知道自己应该下载什么版本可以先去官网查看一下。这个是我的版本：torch=1.6.0，torchvision=0.7.0

3.在清华源上找到对应版本下载：


下载下来的压缩包：

4.在虚拟环境中安装包
打开anaconda prompt激活自己的虚拟环境，并cd进入你刚刚的下载路径，
输入以下命令分别安装两个包：

conda install --offline pytorch-1.6.0-py3.7_cuda102_cudnn7_0.tar.bz2 #文件全称

conda install --offline torchvision-0.7.0-py37_cu102.tar.bz2 #文件全称

注意一定是要文件全称啊！我刚开始没有加.bz2后缀，然后就报错（见下图），因为它在目录下找不到这个文件它就会自动去源上搜索。据说还有一种不用进入目录直接conda的方法，是要将下载的包先放入Anaconda3/pkgs 目录，因为conda会先去自己的包目录搜索，具体参见https://wwwblogs/yanxingang/p/13267875.html

之后大概一分钟不到，就很愉快地把这两个装上了。

5.安装cudatoolkit

conda install cudatoolkit=10.2

这里一定要记得安装cudatoolkit！更重要的原因是conda会分析你要安装的包的运行环境然后给你自动安装它的一系列依赖包。前面我们为了节省时间是单独下载安装的pytorch和torchvision这两个包，并没有使用conda命令安装它们的依赖包，所以在import时会直接报错

这个错误让刚刚看到成功希望的我跌入了谷底……甚至起了重装的念头。然后我又去百度有人说要pip install numpy，我试了但是没有用，也有人说pip install intel-openmp，也没有用，然后我就怀疑是不是包环境还是不够，于是尝试了上面的解决办法。
下图为用conda list查看的目前虚拟环境中的所有包

6. 测试是否安装成功

最后，我们再测试一下是否安装成功。输入：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda_version)

输出结果：

7. 在pycharm中设置好项目环境

总结： 总的来说，为了解决conda官网和镜像源速度都不高这个问题，我采取的办法是pytorch和pytorchvision都是先在清华镜像源手动下载，再在虚拟环境中进入目录进行安装，最后conda安装cudatoolkit以建立起所有包的环境。

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主要参考：
1.https://blog.csdn/weixin_45092662/article/details/107299953?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight
2.https://www.pythonheidong/blog/article/341181/
3.https://blog.csdn/aa3615058/article/details/89339790

本文标签： 镜像版本完美详细Conda