Win10PyTorch

在 Win10 上配置 CUDA 及 PyTorch

新到了一本《PyTorch 深度学习》，准备先配置好环境，在此记录下配置过程。
本文参考了博客文章2019-10-04 pytorch 在win10下的安装，在此表示感谢。

1.Python

之前尝试安装了UWP版本的Python 3.7，目前感觉使用和升级都不是很方便，因此换回了官方安装版的Python 3.8。
首先从官方来源下载Python，此时的稳定版本是 3.8.3，以exe安装文件直接安装。

默认情况下仅为当前用户安装，安装路径为c:\user\username\AppData\...，为了便于使用，此处安装时选择了”为所有用户安装“和”添加到系统环境路径“。

安装路径变为C:\Program Files\Python38，可通过命令行验证安装：

PS > python -V
Python 3.8.3
PS > pip -V
pip 20.1.1 from c:\program files\python38\lib\site-packages\pip (python 3.8)
PS >

顺便将 pip 源修改为 TUNA 镜像源：

PS > pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.CUDA

如果有Nvidia独显且需要使用CUDA加速，需要安装好 CUDA 驱动。

首先如果显卡驱动版本过低，需要先更新到合适的版本，最新驱动可在 Nvidia 官网下载。
然后到官网下载 CUDA，根据需要选择对应平台和版本，目前的最新版本是 CUDA Toolkit 10.2。

如果有需要，可同时下载cuDNN加速库，到官方源根据需要选择下载并解压到 CUDA 安装目录即可。

测试安装结果：

PS > nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_19:32:27_Pacific_Daylight_Time_2019
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89

3.PyTorch

正确安装PyTorch需要保证 Python 和 CUDA 均为兼容的版本，方便起见，可到官方网页确定推荐的安装版本。

同时可根据需要选择安装方式，常用的方式有 conda 或 pip 安装，为了通用性，以 pip 安装为例：

选择对应版本后，同时会给出完整的安装脚本：

pip install torch===1.5.0 torchvision===0.6.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

从脚本中可得到推荐的安装版本，但是直接使用官方脚本可能出现下载过慢而长时间无响应的情况，而通过 TUNA 镜像源安装又会出现找不到对应版本的情况：

PS > pip install torch==1.5.0 torchvision==0.6.0
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.5.0 (from versions: 0.1.2, 0.1.2.post1, 0.1.2.post2)
ERROR: No matching distribution found for torch==1.5.0

此时可采用离线安装的方法，从官方脚本中的软件库https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html中下载对应版本和平台的离线安装包，此处下载的离线包为：

cu102/torch-1.5.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
cu102/torchvision-0.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

下载完成后在文件路径执行pip install filename.whl进行离线安装，注意安装 whl 离线包前需要使用pip install wheel安装 wheel 软件包。

如无错误信息，在 python 中测试导入：

PS > python
Python 3.8.3 (tags/v3.8.3:6f8c832, May 13 2020, 22:37:02) [MSC v.1924 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>>

导入正常，安装完成。

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Python: 3.8.3
CUDA: 10.2
cuDNN: 7.6.5
PyTorch: 1.5.0
Win10: 1909

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