Windows Anaconda Pytorch pkgs安装 - 相关问题

Anaconda 通过清华源安装Pytorch

1. 在Pytorch网站（https://pytorch.org/）查询需要安装的版本对应的命令，如下：
   

2. 打开Anaconda->新建的环境->右键terminal

3. 分别输入：
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
   conda config --set show_channel_urls yes
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

4. 输入刚才在官网查到的命令行，去掉-c pytorch

5. 弹出提示时，输入 y，即可完成安装，安装完成后显示“done”

6. 测试是否安装成功：
   （1）输入：activate 你的环境名 （不报错）
   （2）输入：conda.bat activate 你的环境名 （不报错）
   （3）输入：python （显示版本号，如Python 3.7.7）
   （4）输入：import torch（不报错）
   （5）输入：torch.cuda.is_available（显示<function is_available … …>）

   完成以上（1）至（5），说明安装成功。

附：创建相关虚拟环境的spyder
打开Anaconda Navigator，切换环境至pytorch，安装Spyder和Jupyter。
运行Spyder后， 如果出现“ ModuleNotFoundError: No module named ‘toml’ ”这个错误：
打开prompt，激活环境：activate pytorch，再输入：pip install toml twisted pymodbus即可

参考：
Anaconda利用清华镜像安装Pytorch（Windows）

Pytorch&CUDA问题

1.Pytorch是什么（简）

PyTorch 与深度学习领域中主流的框架 TensorFlow、Keras、Caffe、MXNet 一样，都是在该领域内广为使用的框架中的一种，已替代早先人们需要具备 C++ 和 CUDA 等方面的专业知识来实现深度学习算法。它与其他大多数深度学习框架差不多，主要用于两个方面：用 GPU 加速过的运算替代与 Nunpy 类似的运算；包含自动求导系统的的深度神经网络。[1]

2.CUDA是什么（简）

显卡：（GPU）主流是Nvidia的GPU，深度学习本身需要大量计算。GPU的并行计算能力，在过去几年里恰当地满足了深度学习的需求。AMD的GPU基本没有什么支持，可以不用考虑。

驱动：没有显卡驱动，就不能识别GPU硬件，不能调用其计算资源。