Pytorch最全安装教程（一步到位）

Pytorch最全安装教程（一步到位）

https://blog.csdn.net/weixin_44904136/article/details/123285884

概述

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，其前身是2002年诞生于纽约大学 的Torch。它是美国Facebook公司使用python语言开发的一个深度学习的框架，2017年1月，Facebook人工智能研究院（FAIR）在GitHub上开源了PyTorch。

特点：

1）简洁：
PyTorch的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。 简洁的设计带来的另外一个好处就是代码易于理解。PyTorch的源码只有TensorFlow的十分之一左右，更少的抽象、更直观的设计使得PyTorch的源码十分易于阅读。

（2）速度：
PyTorch 的灵活性不以牺牲速度为代价，在许多评测中，PyTorch 的速度表现胜过 TensorFlow和Keras 等框架。

（3）易用：
PyTorch 是所有的框架中面向对象设计的最优雅的一个。PyTorch的面向对象的接口设计来源于Torch，而Torch的接口设计以灵活易用而著称，Keras作者最初就是受Torch的启发才开发了Keras。PyTorch继承了Torch的衣钵，尤其是API的设计和模块的接口都与Torch高度一致。PyTorch的设计最符合人们的思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法，即所思即所得，不需要考虑太多关于框架本身的束缚。

一、安装Anaconda

这里直接用清华源镜像进行下载。

网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

按照需要选则自己需要的版本。

1、运行安装包，一路默认路径就ok，但是需要记清楚路径，因为后期还需要进行环境变量配置。

3、测试是否安装成功
Anaconda Prompt
进入cmd，输入语句
conda --version

二、安装CUDA（也可以不安装）
CUDA安装与否决定这下载pytorch时的选择。

（一）CUDA概述
2006年，NVIDIA公司发布了CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是一种新的操作GPU计算的硬件和软件架构，是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，它提供了GPU编程的简易接口，基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序，利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。它将GPU视作一个数据并行计算设备，而且无需把这些计算映射到图形API。操作系统的多任务机制可以同时管理CUDA访问GPU和图形程序的运行库，其计算特性支持利用CUDA直观地编写GPU核心程序。

CUDA提供了对其它编程语言的支持，如C/C++，Python，Fortran等语言。只有安装CUDA才能够进行复杂的并行计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的，几乎无一例外。还有一个叫做cudnn，是针对深度卷积神经网络的加速库。

CUDA在软件方面组成有：一个CUDA库、一个应用程序编程接口（API）及其运行库(Runtime)、两个较高级别的通用数学库，即CUFFT和CUBLAS。CUDA改进了DRAM的读写灵活性，使得GPU与CPU的机制相吻合。另一方面，CUDA提供了片上（on-chip）共享内存，使得线程之间可以共享数据。应用程序可以利用共享内存来减少DRAM的数据传送，更少的依赖DRAM的内存带宽。