Pycharm搭建PyTorch环境

Pytorch是一个开源的python机器学习库，底层由C++实现，Pytorch有两大特征：

• 类似于Numpy的张量计算，可使用GPU加速
• 基于带自动微分系统的深度学习神经网络

相较于其他框架比较容易上手，所以选择搭建一个pytorch的深度学习环境（使用win10+navida mx150，当然了，直接使用docker search->docker pull是最简单的方法，python的IDE选择pycharm或者jupyter）

1、安装anaconda

安装软件不用多说，直接去conda官网到download页面，因为conda 37使用过程中经常出现一些问题，这里可以去anaconda的历史版本库里选择conda 36版本，我这里下载的这个版本号

安装路径脑子里备份一份，后面pycharm集成pytorch环境的时候要用到。这里说明一下，计算机的GPU起到加速作用，检查一下GPU的驱动，检查方法如下：任务管理器->性能选项卡->正确显示GPU型号，表示驱动已经正常安装。

anaconda安装完成之后，开始选项里可以看到刚刚安装的anaconda

我们有关conda的命令一般是在Prompt里面执行而不是cmd里面。然后我们点击Prompt，进入命令行界面，最前面显示（base），表示anaconda已经安装成功（安装conda就不用单独安装python了，conda本身也集成了很多工具包）。

2、创建pytorch工作区

在Prompt命令行执行conda create -n pytorch python=3.6(n表示name)，我们就创建了一个pytorch的工作区，当然了，这是一个空的工作区，我们只是命名为pytorch，想使用的话，还得具体安装pytorch需要的一些包。根据提示，执行conda activate pytorch可由当前的base工作区跳转到刚刚创建的pytorch工作区，这时Prompt的前面已经由base变为pytroch.然后需要在当前工作区安装torch，进入pytorch官网，然后根据具体配置会给出相应的指令，复制指令到prompt命令行执行，安装相关包。GPU不支持CUDA的话，CUDA选项选择None。至于支不支持，可以去英伟达官网查看，一般的英伟达显卡是支持的，不支持的话，可能是驱动版本过低，更新GPU驱动。

命令行执行完成后，在prompt输入python跳转到python的执行界面,然后执行一下import torch发现没有报错，ok，torch已经安装完成，然后输入torch.cuda.is_available()，返回true，表示GPU可以被torch使用。

Q & A：

• anaconda装环境遇到无法定位程序输入点OPENSSL_sk_new_reserve……问题?

  查看DLLs里面的dll文件和bin里面的ddl文件日期是否一致，不一致的话，DLLS替换到bin，替换千万备份。这玩意被覆盖了要是出问题，再想找回来，也可以，重装conda就可了。呜呜呜

• 出现出现CondaHTTPError问题，怎么办？

  配置清华镜像，在prompt执行如下操作

  (D:\Anaconda) C:\Users\Victor\Documents>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  
  (D:\Anaconda) C:\Users\Victor\Documents>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  
  (D:\Anaconda) C:\Users\Victor\Documents>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  
  (D:\Anaconda) C:\Users\Victor\Documents>conda config --set show_channel_urls yes

  还是不行的话，就找到C盘的.condarc文件，把https改成http，至于文件怎么找，C->用户->Victor(你自己的用户名)->下滑就能找到这个文件。我的文件里是这个样子，仅供参考。

• 上面都用了还是不行？

  重装conda吧熊迪，省时省心

3、pycharm集成pytroch

上面的步骤都很顺利的话，恭喜你，pytorch环境已经安装成功了，然后去pycharm官网下载pycharm，一般社区版本就够用，学生可以使用企业邮箱获取一年的认证，亲测有效。

选择新建一个项目，执行如下操作

第一次里面肯定没有pytorch选项，后面的三个点点进去，如下（看清楚路径）：

点击OK，至此已经在pycharm里面集成了pytorch，打开python console试一下，import torch，没错。接下来，搞点数据跑跑叭。当然这也可以使用jupyter，在安装conda的时候已经默认安装了，prompt切换到pytorch工作区，然后conda install nb_conda，安装相关的包，安装完成之后，键入jupyter notebook进入jupyter工作页面，有我们配置的pytorch环境，shift+enter跳转到下一行并执行上一行，接着探索叭！

启动tensorboard: tensorboard –logdir=logs(先使用pip命令安装tensorboard和opencv)