Pytorch针对不同电脑配置详细讲解+安装（CPU）

一、前言

安装pytorch前，应按照我前边的博文中，安装完anaconda和pycharm，并且配置完环境变量以后哈。

Pytorch是什么？

它是一个库,是一个开源的机器学习框架，专注于深度学习任务，由Facebook的人工智能研究团队i开发和维护，提供了灵活的张量计算和动态计算图能力，使得开发者能够以一种直观且高效的方式构建和训练深度学习模型。

优点很多，自行寻找。

然后呢，因为这个库一直在不断迭代更新，以及不同的电脑的配置不同，所有就产生了一个适配上的问题，比如说一个配置很低的电脑，肯定是不能去用最新的这个库，我们应该对不同的电脑选择不同的库。

而和深度学习嘻嘻相关的几个电脑硬件主要是这几个，GPU（图形处理单元）、CPU（中央处理单元）、存储设备（SSD）和内存（RAM）。

而本文主要是讲Torch这个库，而这个库的安装主要是和电脑的GPU和CPU这两个硬件息息相关。所以本文，主要是从这两个硬件上阐述的。

所以，先检查一下，自己的电脑有没有GPU（显卡）。查询方式应该很简单。

二、电脑只有CPU

只有cpu的话就比较简单了，不会那么复杂了

创建虚拟环境

每一个项目所需要的包都是不同的，就算包相同，那版本也可能会不同，为了避免冲突，所有我们可以为每一个项目配置一个虚拟环境。

1、键盘输入win+R，弹出一个窗口，输入cmd，点回车进去命令行窗口（如图所示）

2、创建一个虚拟环境

conda create -n yidaqi python==3.8.5

yidaqi是举例的一个虚拟环境的名字，python==3.8.5，是选择的这个虚拟环境中的python版本。

输入完后，点回车，等待一会，输入y就行，就会安装一些基本的库到所创建的虚拟环境里面。

 3、激活创建的虚拟环境，也就是进入到虚拟环境里面

继续在刚才创建完的命令行窗口中，输入以下指令

conda activate yidaqi

就进入到名为yidaqi的虚拟环境当中。

 4、安装Pytorch

讲我们的torch安装到上边所创建的虚拟环境里面。

点击PyTorch

进入pytorch官网，会出现以下界面。

 推荐使用conda命令，conda是anaconda的包管理器。

（1）conda可以让你同时管理安装处理有关的python任务和跟python无关任务，即pip可以允许在任何环境中安装python包，conda允许你在conda环境中安装任何语言包（包括C语言或者python）。
（2）因为pip不能安装和解析conda的包格式。可以使用这两个工具，但是它们是不能交互的 
（3）由于pip是从源代码安装的，所以如果你无法编译源代码，那么安装它可能会很痛苦（这在Windows上尤其如此，但如果软件包有一些困难的C或FORTRAN库，甚至在Linux上也是如此）依赖）。 
（4）Conda从二进制文件安装，这意味着有人（例如Continuum）已经完成了编译软件包的艰苦工作，因此安装非常简单。不过，个人感觉conda安装有些慢。（相对pip 来说）

安装pytorch

出现

5、安装完成后，在创建的虚拟环境下，输入conda list看一下有哪些库。

这三个出来就没问题了。使用conda安装出现的是pytorch、torchvision和torchaudio。

使用pip安装出现的应该是torch、torchvision和torchaudio。

也可以用下面方法测试是否安装成功，测试方法为：

  测试numpy: import numpy
    测试pytorch: import torch

若输入import numpy 报错：需下载numpy包，安装完之后再测试就可以了。

可输入命令：conda install numpy，