1. 引言
畢設是computer vision相關課題，進入了試運行代碼階段。在Python寫的工程里看到torch包未安裝，經(jīng)過一番搜索后，遇到了一些坑也查閱了很多博客，順利地配置好了cv所需的基礎環(huán)境。在此記錄總結，是我個人摸索的全過程，希望有參考價值。
2. PyTorch安裝前的準備（CUDA，Anaconda）
安裝PyTorch前需要配置好Anaconda和CUDA。
2.1 Anaconda
我在安裝Python時就已經(jīng)裝好了Anaconda，在此提供供參考的安裝說明：https://blog.csdn.net/tqlisno1/article/details/108908775?
2.2 CUDA
首先，確定電腦已安裝好GPU驅(qū)動（NVIDIA）：在“控制面板-系統(tǒng)與安全-系統(tǒng)-設備管理器”，查看顯示適配器，如下圖即已有GPU驅(qū)動。
在桌面右擊鼠標，在“英偉達控制面板-系統(tǒng)信息”查看CUDA的版本，用作一會兒在官網(wǎng)下載CUDA的版本參考。下圖，我的設備的版本是CUDA 11.2：
CUDA Tookit 官網(wǎng)下載地址?https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
下載過程比較漫長……
關閉360等防火墻！然后再解壓縮！我解壓失敗了好多次，壓力拉滿的過程中看到有兄弟說明關掉360，問題解決。
在安裝過程中選擇自定義安裝，避免精簡安裝產(chǎn)生覆蓋問題。
我為了節(jié)省C盤空間，在安裝過程中把位置更改在別的地方，總之，記住CUDA安裝的位置。
安裝之后檢查Path環(huán)境變量，如下圖，路徑是正確的：
快捷鍵win+R，運行cmd控制臺，鍵入nvcc --version，檢查cuda版本號，即可判斷安裝成功。
另外，把路徑“C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI，”添加到系統(tǒng)的環(huán)境變量中，通過cmd命令行輸入nvidia-smi查看本機的CUDA版本。
2.3 cuDNN
cuDNN版本和CUDA同版本（例如，我的CUDA是11.2，選擇下載11.x的cuDNN），官網(wǎng)下載地址為：? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
下載好之后解壓得到三個文件夾(bin, lib, )，將三個文件復制到2.2步驟中CUDA的cuda/v11.2/對應的文件夾內(nèi)。然后把三個文件夾的地址添加到環(huán)境變量Path中。
最后，檢查cudnn安裝成功：?https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/111398427
2.4 PyTorch
PyTorch與神經(jīng)網(wǎng)絡框架有關，進入正題，現(xiàn)在官網(wǎng)下載安裝包：https://pytorch.org/
打開導航欄的“get start”，如下圖所示選擇正確信息。
Cuda的版本低于自己安裝的（11.2）。
基于已經(jīng)安裝好cuda，anaconda的環(huán)境，選擇好上面的選項后，在cmd控制臺鍵入上圖表格中run this command的命令，下載即可。
【補充】后續(xù)運行代碼時發(fā)現(xiàn)pytorch安裝了但沒完全安裝。
GPU版本pyTorch安裝教程(實測,特別詳細)_楊龘龘的博客-CSDN博客_gpu版本pytorch安裝
下載地址（python3.5等）
需要安裝GPU的pytorch 和 torchvision包，注意cuda，Pytorch，torchvision的版本對應關系。? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?可在官網(wǎng)查詢?cuda pytorch torchvision版本對應
我的版本：pytorch 1.10.2? ? torchvision 0.11.3
注意：下載的庫名中cp27代表python2.7?
在管理員窗口（win+r，cmd）鍵入python，查看python版本（3.8.5），所以庫名是cp38
