windows10/ubuntu 加anaconda配置pytorch环境

##第一步
windows安装anaconda(傻瓜式安装),可以勾选一个自动设置环境变量的东西,省事
##依赖的环境

Anaconda3 x64 (with Python 3.5/3.6)
    Windows 64位系统（Windows 7 或 Windows Server 2008 及以上）
    CUDA 8 / CUDA 9
    cuDNN v5以上
    如果安装了CUDA编译的包，请确保你的电脑有Nvidia的显卡。
    注：这里没有介绍GPU版本的安装方法，如需要的请搜索其他博文。
##新建虚拟环境
 开始菜单打开Anaconda Prompt（在ubuntu下，直接打开命令终端），在里面输入``conda create -n pytorch python=3.6``，
(根据python版本号设置，版本号可以通过python指令查看)为pytorch创建一个虚拟环境
```
添加清华镜像(非必需,当时没添加镜像也成功了,只是网络可能会波动,多试几次,另外下载的时候,最好不要进行任何操作)

conda config --addchannels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --setshow_channel_urls yes
```
科大镜像(清华已经关闭镜像)：
```
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
##现在科大镜像也关闭了，不知何时能开启
##（想要删除清华源把add改成remove就行。）
```
腾讯的还可以试试：
```
https://mirrors.cloud.tencent.com/anaconda/pkgs/free/

```
镜像源参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/62899936

##激活该环境
打开anaconda navigator,点击environment,可以看到base基础环境,以及刚刚新建的pytorch环境
,进入anaconda prompt,输入:
``(base) C:\Users\80446>conda activate pytorch``激活该环境

##下载相关的包:
进入pytorch官网,Quick start locally可以看到相关的指令,这里是windows10加anaconda配置pytorch环境,指令为:``conda install pytorch -c pytorch``,如下:

![title](https://leanote.com/api/file/getImage?fileId=5baa28b3ab6441029100503c)

最后通过
``pip3 install torchvision``安装torchvision即可(python2使用``pip install torchvision``)

##anaconda包管理:
由于Anaconda中包含了大部分常用的Python开源包，所以这一步先不用，当你真正需要安装一个包的时候，可以先查询安装包中是否有该Python包，然后按照下面的相应命令安装）。 
  安装一个package的命令：conda install package_name。 
  这里package_name是需要安装包的名称。你也可以同时安装多个包，比如同时安装numpy 、scipy 和 pandas，则执行如下命令：conda install numpy scipy pandas。 
  你也可以指定安装的版本，比如安装 1.1 版本的 numpy：conda install numpy=1.10。 
  移除一个 package：conda remove package_name 
  升级 package 版本：conda update package_name 
  查看所有的 packages：conda list 
  如果你记不清 package 的具体名称，也可以进行模糊查询：conda search search_term

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本文来自 yggaoeecs 的CSDN 博客 ，全文地址请点击：https://blog.csdn.net/yggaoeecs/article/details/78378938?utm_source=copy

##测试代码:
6. 测试torch

在Anaconda Prompt 里面打开python 然后键入``import torch``
还有`` import torchvision``看是否报错

7. 测试CUDA和cuDNN
```
# CUDA TEST
import torch
x = torch.Tensor([1.0])
xx = x.cuda()
print(xx) 
# CUDNN TEST
from torch.backends import cudnn
print(cudnn.is_acceptable(xx))
```
8. 如果CUDA工作不正常，就要关掉了

```
cudnn.enabled = False
```
全文地址请点击：https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/79126914?utm_source=copy

Ubuntu16.04下Pytorch安装(基于conda或pip):
https://blog.csdn.net/yucicheung/article/details/79094657#%E9%97%AE%E9%A2%98%E6%8F%8F%E8%BF%B0

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