windows10安装pytorch，感觉自己基本踩了所有坑，这里提供最有效的两种方法

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1.前言

2.我认为有必要搞清的

3.安装anaconda、添加镜像源和创建pytorch环境

4.利用conda安装

5.利用pip安装

1.前言

接上篇，如今疫情依然严重，我本来想写一个自动查询成绩的爬虫，最开始想利用cookie实现免密码验证码直接登陆微人大查询，但是不知为什么一直失败，后采用selenium直接登陆，但这时候就面临机器识别验证码的问题，用tesserocr发现成功率太低，于是开始想反正也没事干，能不能搞一搞机器学习，自己训练一个识别微人大的验证码，于是开始入坑。
尽管我已经预想到会出现很多问题，但我没想到会遇到那么多坑，在安装过程中一度崩溃，3天尝试后终于成功，特来填坑。

必须说下自己电脑的配置：

surfacebook2，有独立显卡 GTX1050，win10系统专业版，最关键的是，博主身在新疆，网络奇差无比，太难了。。。。

2.我认为有必要搞清的(均为个人理解，如有错误，希望评论指正）

• 什么是pip

  是python自带的，用于安装依赖库的指令，有pip install、pip remove等命令

• 什么是python环境

  包含了python.exe及各种依赖库的独立环境，不同环境中的依赖库不互相影响；
  创建pytoch环境是因为之后还可能有别的python开发项目，如果把所有依赖包都装在基础环境中可能会有相互影响的错误

• 什么是anaconda

  是一个软件，里面包含了python内核，还有好多别的东西，其重要性体现在可以创建新的python环境

• 什么是conda

  conda是anaconda特有的指令，类似于python的pip，同用来安装包和卸载包;
  但是pip install将依赖库安装在Lib\site-packages中，而conda install将包安装在anaconda\pkgs中;

  在我看来，两个安装方式没有任何区别，装下来后都可以很好的使用

• 什么是vscode

  强安利哈哈哈哈~这是博主最喜欢的代码编辑器！相当于记事本，不提供编译功能，但提供编译接口；同时界面超级好看，风格选项很多，所有东西都可以自己配置，还有很多方便的拓展！

  同时和anaconda有合作，可以自动将在anaconda中配置的环境引入
  具体配置vscode我应该会再单独写一篇哈哈哈哈哈

• 什么是cuda

  pytorch库提供利用gpu计算的接口，cudatoolkit就是利用gpu的工具，有独显的才需要

• 什么是镜像

  特别针对那些需要从外网下载的资源，相当于预先下载到国内的服务器，因此国内用镜像下载会很快

• 什么是.whl文件

  是python依赖库特有的一种压缩格式，针对无法使用pip install直接安装的库，可以预先下载.whl文件，之后利用pip install直接解压安装

• 什么是.tar.bz2文件

  类似于.whl,是anaconda的压缩包格式，针对无法使用conda install直接安装的包，可以预先下载.tar.bz2文件，之后使用conda install --offline直接解压安装

3.安装anaconda和创建pytorch环境

• 先从anaconda官网，选择匹配自己系统的版本，安装anaconda；

  注意！如果你系统已经装了python的话，不要勾选add anaconda to the system variable选项，这个的意思是自动帮你加到环境变量，但是我们自己加会比较好，要不然有可能会和原有的python冲突

  同时可以自行选择是否安装vscode，如果之前已经安装了那就不用，如果没安装但不想用vscode那也别勾选

• 配置环境变量

  将anaconda的安装目录和其下的scripts目录添加到系统的环境变量中，红圈里是我自己的安装路径，大家需要根据自己安装的情况做更改。
  注意是新建
  

• 找到anaconda的命令行窗口

  

• 配置添加新的下载源

  这是因为很多conda依赖包的下载链接是外网，下载很慢，还经常断，用清华镜像会快很多

  键入

  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
  

  这样就把清华镜像站中anaconda各种依赖包的镜像原添加进了conda命令中

• 添加激活新的python环境

  还是打开anaconda的prompt命令行窗口，键入

  conda create -n your_env_name python=3.7
  

  其中your_env_name是自行设置的环境名，随便取名就好，python=X.X是在这个环境中安装X.X版本的python，这里用3.7

  随后会提示是否安装，键入y即可

  安装结束后在anaconda prompt中键入

  activate your_env_name
  

  这样就激活了这个新环境，此时应该可以看到：

  
  需要注意的是，该新环境中只有很少的python依赖库，剩下的要看自己需要利用pip install或conda install安装，由于这里我们是配置pytoch的环境，因此没有什么额外需要的，就不管它，接下来介绍一些对环境的操作：

  • 激活环境已经介绍过了

  • 安装包：conda install -n your_env_name xxx; 或者激活环境后利用pip install xxx

  • 退出环境：deactivate your_env_name

  • 删除环境：conda remove -n your_env_name --all

  • 查看所有环境：conda env list

  至此，pytorch环境创建成功

4.利用conda安装

• 将清华镜像源添加到conda install的搜索channels中

  打开anaconda prompt命令行窗口，键入

  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
  

• 进入pytorch官网，选择适合自己电脑系统的版本，在这里查看不同显卡驱动所对应的cuda版本

  
  复制该command

• 注意！！需要删除该命令后缀的

  -c python
  

  它的意思是优先从官网下载，但官网是外网，下载很慢，且问题很多，删去后才能使用我们添加的清华镜像源，因此，打开anaconda prompt，先激活pytorch环境！

  activate your_env_name
  

  再键入

  conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1
  

  收集好下载包，按y进入安装即可

• 然而，我就是这里遇到了坑，我的显卡驱动版本对应9.2的cuda，但是报错Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve，之后显示package not found error，如果各位伙伴也出现相同问题，那别再纠结conda安装了，不管怎样离线安装也好、搜索包也好，都是不行的，但是用pip可以顺利解决；当然，如果没报错顺利安装那是最好。

• 查看是否安装成功

  在pytoch环境下在prompt中键入

  import torch
  import torchvision
  print(torch)
  #结果为<module 'torch' from 'xxx\\torch\\__init__.py'>
  #xxx为安装的路径
  

  如果没有报错，则代表安装成功，开始进击吧！但推荐看一下下一个模块，有一个很方便的pip镜像源

5.利用pip安装

• 将清华镜像源添加到pip的搜索目录中，打开anaconda prompt，键入

  pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  

  这是清华镜像中python依赖库的部分，基本涵盖了所有库，而且下载超快，键入这行命令后就会从中下载之后pip install的库

• 进入pytorch官网，选择适合自己电脑系统的版本，在这里查看不同显卡驱动所对应的cuda版本

  
  复制该command

• 打开anaconda prompt，激活pytorch环境

  activate your_env_name
  

  再键入该command，同时在command后面加上

  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple，即键入

  pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  

  按y确认安装即可

• 不出所料，我又在这里遇到了坑，不管我怎样配置，依然在从官网下载安装包，并且下载速度仅有几十kb/s，遇到这种情况的伙伴别急，继续往下看，很轻松就可以解决，没有遇到的真的羡慕你萌（哭）

  • 解决方法：

    1. 找到这个command里涉及的官网下载链接

    2. 迅雷下载！

    3. 为了一致性，我将其下载到了pytorch环境下的site-packages中，我的路径是C:\apps\Anaconda\envs\pytorch\Lib\site-packages

    4. 打开anaconda prompt
    5. 激活pytoch环境
    6. 键入

       pip install C:\apps\Anaconda\envs\pytorch\Lib\site-packages\torch-1.4.0+cu92-cp37-cp37m-win_amd64.whl
       

       其中路径已经说过，最后的包名称是你下载的那个，注意要加.whl

    7. 键入y确认安装
    8. 再次键入

       pip install torchvision	
       

       这是安装torchvision及pytoch的各种依赖库，否则import torch依然会报错

  • 验证是否安装成功：

    在pytoch环境下在prompt中键入

    import torch
    import torchvision
    print(torch)
    #结果为<module 'torch' from 'xxx\\torch\\__init__.py'>
    #xxx为安装的路径
    

  • 至此，安装完成，而且以后的pip install都会很快~

  • 冲起来吧！！！