安装CUDA+Pytorch

前言

WHAT？这篇文章在做什么：安装CUDA+Pytorch，用于深度学习。

从陌生到了解、安装完成，摸索了近2小时，做个总结，希望有类似需求的人可以拥有快速且舒心的安装体验~目标是25分钟内安装好CUDA和Pytorch。本电脑已有英伟达显卡，Pycharm，Anaconda。

WHY？

1. 框架选择。深度学习可用的框架很多，如Pytorch，Tensorflow，sklearn，keras，PaddlePaddle等，学习和熟悉不同框架的使用需要花费精力，为节省不必要的学习成本，首先选择一个能满足你应用需求和场景的框架。Pytorch是Facebook人工智能研究院基于Torch于2017年推出的Python机器学习库。考虑到其适用场景、适用范围、优点、发展生态等原因，我选择了Pytorch，主要应用是NLP领域。
2. 不安装CUDA，直接用Pytorch也可以，可能你的大部分需求CPU的算力就足够了。CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，是将GPU利用起来，实现更高效的并行计算。总之就是借助CUDA，Pytorch可以实现更强的算力。
3. PyCharm是一款Python IDE，使用方便，提高编程效率。Aanaconda是Python数据科学的一个百宝箱，包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项，可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。我比较倾向于用Anaconda来对不同的环境和包进行