# Pytorch 安装

官网如下：

进入官网后选择 Install，在下面表格中按照你的配置进行选择：

![](https://pic-hdu-cs-wiki-1307923872.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/boxcnxltvaT52E6mu6JIYaKvM1X.png)

其中 Package 部分选择安装的途径，这里主要介绍 Pip 和 Conda 两种途径。

# 通过 Pip 安装

Pip 在通过 python 官网下载 python 并安装时可以选择同时安装 pip，不需要额外安装 Anaconda，比较方便。

1. 根据你的系统、CUDA 版本等配置在表中选择，最后复制表格最下面生成的指令。
2. Win+R 唤出 cmd 命令行窗口，将指令粘贴并运行，然后会生成下载计划并在最后附上[y/n]，输入 y 并等待下载完成即可。完整的环境大概有 2.9G 且从官网下载，如果没有挂梯子需要等待较长时间。也可以配置镜像源，方法按照接下来的步骤。
3. 对于 Windows 用户，在 C:\Users\xx\pip 目录下（没有 pip 目录就新建）创建一个 pip.ini 文件，并将下面代码块中内容复制进去：
4. 对于 Linux 用户，同样在~/.pip/pip.conf 进行配置。如果没有.pip 目录就新建，然后将下面代码块中内容复制进去：

```
[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
extra-index-url = https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
                https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
                https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
                https://pypi.org/simple/
trusted-host = pypi.mirrors.ustc.edu.cn
                mirrors.aliyun.com
                pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
                pypi.org
                pypi.douban.com
```

# 通过 Conda 安装

因为 Conda 可以配置并切换虚拟环境，较为方便的下载各种库，这里更推荐使用 Conda 配环境。

1. 以管理员身份打开 Anaconda Prompt。这是一个操作 conda 的命令行窗口。不给管理员权限最后可能下载完成后无法安装。
2. 按照你的配置在官网选择，记得把 Package 改为 conda，复制命令到 Anaconda Prompt 运行。
3. 接下来 conda 会开始 solving environment，这个过程需要较长时间，并且 conda 会自动尝试多次，笔者在重配环境时平均每次 solving environment 需要 15min 左右，这一过程结束后才开始获取并生成下载计划，最后显示[y/n]询问是否开始下载。输入 y 回车开始下载。过程中请保证网络稳定！！！否则会下载失败终止进程，需要重新输入命令开始下载并等待再次 solving environment，相当折磨。
4. 如果需要加快下载速度，可以在 Anaconda 中添加新的 channel 来换源加快下载速度，方法主要有两种：一是通过 Anaconda Navigaiton，在左边选择 Environments，在上方选择 Channels，Add，最后记得 Update Channels 即可（某些 channel 通过这种方式添加好像会显示 invalid,但是通过下一种方法却可以成功添加，原理未知）；或者在 Anaconda Prompt 执行以下指令：

```bash
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --show channels
```

# Tips：关于如何查看自己设备信息

## Windows

同时按下 Win+R,运行 cmd,输入 `dxdiag` 并回车。系统、显卡、声卡以及其他设备信息都会显示。

![](https://pic-hdu-cs-wiki-1307923872.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/boxcnepK0nkI8pWAJaO89zQoRgh.png)

cuda 版本查看

![](https://pic-hdu-cs-wiki-1307923872.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/boxcnRoZEZsUdVduFRR9DjegeNh.png)