1.2-pytorch-installation.md

1.2 Pytorch环境搭建

PyTorch的安装十分简单，根据PyTorch官网，对系统选择和安装方式等灵活选择即可。 这里以anaconda为例，简单的说一下步骤和要点。 国内安装anaconda建议使用清华或者中科大[http://mirrors.ustc.edu.cn/help/anaconda.html]镜像，快的不是一点半点。

1.2.1 安装Pytorch

anaconda安装完成后可以开始创建环境，这里以win10 系统为例。打开Anaconda Prompt

#pytorch为环境名，这里创建python3.6版。
conda create -n pytorch python=3.6
# 切换到pytorch环境
activate pytorch
# ***以下为1.0版本安装***
#安装GPU版本，根据cuda版本选择cuda80，cuda92，如果cuda是9.0版，则不需要
#直接conda install pytorch -c pytorch 即可
# win下查看cuda版本命令nvcc -V
conda install pytorch cuda92 -c pytorch
# cpu版本使用
# conda install pytorch-cpu -c pytorch

# torchvision 是torch提供的计算机视觉工具包，后面介绍
pip install torchvision


# *** 官方更新了1.01 所以安装方式也有小的变更
# torchversion提供了conda的安装包，可以用conda直接安装了
# cuda支持也升级到了10.0
# 安装方式如下：
# cpu版本
conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch
# GPU版 
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
# cudatoolkit后跟着相应的cuda版本
# 目前测试 8.0、9.0、9.1、9.2、10.0都可安装成功

需要说明的一点是如果使用清华源，可以直接添加pytorch源镜像去掉，并且去掉-c pytorch 这样才能使用镜像源。

验证输入python 进入

import torch
torch.__version__
# 得到结果'0.4.1'

1.2.2 配置 Jupyter Notebook

新建的环境是没有安装安装ipykernel的所以无法注册到Jupyter Notebook中，所以先要准备下环境

#安装ipykernel
conda install ipykernel
#写入环境
python -m ipykernel install  --name pytorch --display-name "Pytorch for Deeplearning"

下一步就是定制 Jupyter Notebook

#切换回基础环境
activate base
#创建jupyter notebook配置文件
jupyter notebook --generate-config
## 这里会显示创建jupyter_notebook_config.py的具体位置

打开文件，修改

c.NotebookApp.notebook_dir = '' 默认目录位置
c.NotebookApp.iopub_data_rate_limit = 100000000 这个改大一些否则有可能报错

1.2.3 测试

至此 Pytorch 的开发环境安装完成，可以在开始菜单中打开Jupyter Notebook 在New 菜单中创建文件时选择Pytorch for Deeplearning 创建PyTorch的相关开发环境了

1.2.4 问题解决

问题1：启动python提示编码错误

删除 .python_history 来源

问题2 默认目录设置不起效

打开快捷方式，看看快捷方式是否跟这个截图一样，如果是则删除 %USERPROFILE% 改参数会覆盖掉notebook_dir设置，导致配置不起效

如果你还发现其他问题，请直接留言