安装Anaconda、PyTorch（GPU ）库【个人认为超全】

关于安装Anaconda、PyTorch（GPU ）库实际上有很多文章和视频介绍，但是我在安装时遇到的很多视频或教程仍然不够完善。因此在安装过程中可能会遇到各种各样的问题。所以趁此次重新安装，写一篇教程以做记录。

按照大多数方法不乏安装成功的朋友，但是这只是因为他们比较幸运，没有遇到cuda版本，torch/torchvision版本对应等问题。我的电脑比较老，在安装过程中出现了很多问题。
注意： 如果你的电脑显卡不是NVIDIA的，那无法安装PyTorch（GPU ）。查看方法中的一种：打开任务管理器，点性能，看GPU中是否有一个是NVIDIA的。

STEP0：视频教程

首先放几个视频链接，喜欢看视频的朋友可以按顺序观看几个视频。在遇到问题时再查看本文章即可。

首先看这个视频【CUDA + Anaconda 】深度学习环境配置，3分钟搞定简单粗暴，通过此视频了解你可以安装的CUDA的版本。直接根据某些教程的版本安装，可能你本身电脑的版本并不支持。
看完上一视频，明确版本后，根据此视频 Python深度学习：安装Anaconda、PyTorch（GPU版）库与PyCharm安装你应该安装的版本安装应该就OK了。

值得注意的是，如果你恰好选择的是cuda10.2+torch1.10.1+torch0.11.2，那你和我一样，很倒霉，需要回退一个版本。我是在import torchvision报警告（可以运行，但是报警告，看着很不舒服），通过查找在某评论区发现了解决办法。见解决impoet torchvision警告：UserWarning: Failed to load image Python extension: Could not find module。

STEP1：卸载原有Anaconda（选）

通过运行uninstall.xex卸载Anaconda后，用Everything.exe查找并删除残存在C盘里关于.condarc、jupyter、ipython、continuum、matplotlib、anaconda 以及 conda 的文件。检查环境变量是否删除干净。（此步骤有疑惑请移步STEP0中第2个视频）

STEP2：安装Anaconda

在镜像源网站https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/根据系统下载Anaconda安装包。我是win10.
双击刚刚下载的 exe 文件，在过程中分别选择just me --> 自定义安装路径(不要含中文)，一般不选择C盘（我选择了E:/Anaconda3）–> 勾选添加[Add Anaconda3 to the system PATH environment variable]（新手可以选，不建议选，如果未选择需要等会自己配置环境变量）。等待…
如果上一步未勾选，则需进行环境变量配置。按照自己的安装路径分别将下图的5个路径加入系统变量Path中，主要是前三个。（不会建议看上面的视频/百度）三次确定，不要少点！
（可选）创建桌面快捷方式：创建其他的桌面快捷方式类似。

在这里插入图片描述
5. 检查是否安装成功：打开Anaconda Prompt，输入python，出现版本号，则安装成功。记住你的python版本，后文安装需要用到。也可以打开jupter notebook，检查是否安装成功，这里不再赘述。可以修改jupter文件的保存路径，在下一篇文章中介绍。
jupter notebook无法正常打开可能是因为路径中有英文，请自行查找解决办法，如电脑名为中文，可以重命名/其他办法。
在这里插入图片描述

STEP3：安装CUDA

查看电脑的显卡型号是否支持CUDA的安装（有些电脑支持CUDA，但没有图标，不用慌，提供两种方法）
（法一：一般电脑下面有一个NVIDIA图标，右键然后点击系统可以查到最高能安装CDUA几，因为我的电脑这个有一点问题，所以未截图演示；
法二：打开cmd，在命令行窗口输入nvidia-smi，查看你的显卡最高支持的CDUA版本
两个方法不一定都能用，我在两台电脑试了一下，一个可以用1，2无效；一个可以用2，1无效。哈哈哈哈哈）
https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus
查看可以安装的CUDA版本
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
CUDA安装地址
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

要满足所安装的CUDA比显卡的cuda版本低/等于。

根据STEP0视频1了解可以安装的CDUA版本/（一般电脑下面有一个NVIDIA图标，右键然后点击系统可以查到最高能安装CDUA几，因为我的电脑这个有一点问题，所以未截图演示）
按照对应型号，进入https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive选择CUDA安装包，注意选本地而非在线。下载完安装包后，在D盘新建一个临时文件夹（需7G左右，安装完成后系统会自动删除）。（可能较慢）
进入安装界面：

路径可以按默认，也可以保存在其他盘。（请记住你的路径便于配置环境变量/自动配置环境变量）。我保存在了其他位置，CUDA10.2，如下图所示：

D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA
D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64
D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin
D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\libnvvp

检查：win+R输入cmd：输入nvcc -V，如果出现对应版本号则安装成功。

STEP4：安装PyTorch（GPU）库（重点，容易出错）

安装torch库时用的指令是pip，因为国内镜像源里没有pytorch(gpu)，因此如果用的指令是conda xxx，哪怕你是从官网找的指令，你安装的也是cpu版的！！！这个很重要！！！
注：因为直接用pip指令下载较慢，这里用下载安装包再使用pip指令的方法。（如果你和我的版本一样win10+cuda10.2，可以找我要安装包，含anaconda2022.10+cuda10.2+torch1.10.0+torchvision0.11.0+torchaudio0.10.0，太大了上传不上去，哭）

查看你安装的对应CUDA版本& python版本应该安装的torch版本，可参考Pytorch 各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本里面的表格。
进入https://pytorch.org/get-started/previous-versions/，利用ctrl+F,找到你所需要的版本：这个很重要，千万不能选错，wheel --> windows --> cuda10.2

记住torch\torchvision\torchaudio版本号，打开这句话后面的网址https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html，在网址中找到对应的torch\torchvision\torchaudio文件并下载。如下图：

注意cu102表示CUDA版本号10.2，torch-xxx，cp39表示python3.9，win表示windows系统。这里要按照你的版本选择对应安装包。（外网可能较慢）
同理下载对应torchvision\torchaudio。
创建虚拟环境
（当然你可以直接将torch安装在base环境中，但是一般【我见到过的所有】都选择安装在了新建虚拟环境中）先来认识一些常见指令：

conda info -e						# 显示现有的环境
conda create -n 环境名 python=3.9	# 创建名为“环境名”的虚拟环境，并指定 Python 的版本
conda remove -n 环境名 --all			# 删除名为“环境名”的虚拟环境
conda activate 环境名				# 进入名为“环境名”的虚拟环境

3.1 打开anaconda prompt
3.2 新建环境：conda create -n 你自己取的环境名 python=3.9
3.3 激活：conda activate 环境名（）下次打开该环境只需要激活即可。
3.4 在新建的虚拟环境中安装pytorch库
同样，先来认识一些指令：

conda list			# 列出当前环境下的所有库
pip install numpy==1.21.5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 	# 安装 NumPy 库，并指定版本 1.21.5
pip show numpy		# 查看当前环境下某个库的版本（以 numpy 为例）
conda deactivate	# 退出虚拟环境

找到下载的三个文件的路径：我的是D：/Google/xxx
在这里插入图片描述
进入需要安装pytorch的虚拟环境中，输入pip install 地址

# 我的在D:\Google\路径下:(英文标点符号)
# 【分别】输入下面三句指令
pip install D:\Google\torch-1.10.0+cu102-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install D:\Google\torchvision-0.11.0+cu102-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install D:\Google\torchaudio-0.10.0+cu102-cp39-cp39-win_amd64.whl

3.5 检查pytorch是否安装成功，码不动字了，如图：

初步下载完成，告一段落。码字不易，如果对你有帮助的话，请不要吝啬手中的点赞，谢谢！！
如果你需要在jupyter notebook中使用虚拟环境，请看这一篇文章。有任何建议可以留言。

附：

解决import torchvision警告：UserWarning: Failed to load image Python extension: Could not find module
修改Jupyter文件保存路径，在jupyter notebook中使用虚拟环境。
虚拟环境pycharm控制台无法使用解决pycharm控制台ImportError:DLL load failed while importing _ssl: 找不到指定的模块。
强迫症可以：一般不用此库，使用时发现无法导入再解决也无妨。解决torchaudio导入失败import torchaudio UserWarning: No audio backend is available.
请不要吝啬手中的点赞，非常感谢！