anaconda jupyter pytorch GPU问题记录

困扰我两天的问题终于在各大博主的指导下解决，差点就去叨扰师父了…

在虚拟环境中安装pytorch GPU版本，创建好环境以后，一定要切换到该环境再安装GPU版本，

否则
1.会在base环境中出现一个cpu（之前安装的）torch，和一个GPU torch，会导致kernel python3.7无法正常import torch（报错没记下来，脑壳痛），原本是可以引入cpu版本的。好像是因为两者不能在同一环境共存，需要卸载其中一个。

#开启和关闭虚拟环境的命令
conda activate pytorch_gpu#开启虚拟环境
conda deactivate#关闭虚拟环境

2.更糟糕的是，在等待好久之后，安装完成之后，会发现什么也没做…
未来避免等待很久，这里安装的时候可以使用清华镜像，但是，使用镜像需谨慎！可能会缺胳膊少腿儿的。我后来就缺少个模块，导致服务器一直无法启动…
可用中科大镜像，依次执行

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/

conda config --set show_channel_urls yes

然后官方找到pytorch下载命令，一定去掉-c pytorch

# conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 -c pytorch
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 

否则，我昨天就感觉清华在欺骗我（加上-c pytorch就还是官网资源下载）

然后，如果出现缺胳膊少腿，就使用撤了吧！

conda config --remove-key channels#切换回官方镜像

其实
昨天就在anaconda prompt上测试成功了，但是在jupyter上没法成功。

①激活指定虚拟环境
②安装ipykernel模块（如果没有）conda install ipykernel
(有人说这里要加一步：在虚拟环境下创建kernel文件：conda install -n pytorch ipykernel，我好像没有用也成功了)（还是用一下吧 我反正没成功！）
③重启jupyter notebook，应该能在New下和Kernel-Change Kernel下看到虚拟环境
④如果还不能，那就手动把自己的环境添加到ipython的kernel里：
python -m ipykernel install --user --name pytorch(虚拟环境名称) --display-name “Python (pytorch)” (display-name是希望在jupyter notebook中显示的名称)

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39540454/article/details/109119628

在找到这篇博客之前，我居然把上面的都执行了…

解决方案：
由于python版本与numpy版本不匹配，降低numpy版本即可。

conda uninstall numpy
conda install numpy==1.18.1

这个问题很迷，在prompt里面我就发现有这个报错了，但是不影响。有的博客说要把这个地址的pythoncom38.dll删掉，我仔细一想，这个目录不再evns中，删了它岂不是anaconda就没了。于是我没管他，解决完别的问题之后，他也好了。

测试：

x=torch.randn(2,3)
y=x.cuda()#放到GPU加速 cuda：0表示在GPU中
print(x)
print(y)
print(x.device)
print(y.device)

输出：
tensor([[ 1.3193, 1.7000, -0.1058],
[-0.0333, 0.1859, 0.6212]])
tensor([[ 1.3193, 1.7000, -0.1058],
[-0.0333, 0.1859, 0.6212]], device=‘cuda:0’)
cpu
cuda:0

#没有使用GPU时
x=torch.zeros(100,100,100,10,10)
y=torch.ones(100,100,100,10,10)
import time
start=time.process_time()
z=x**y
end=time.process_time()
print(end-start)

1.1875

#使用GPU时
x=x.cuda()
y=y.cuda()
import time
start=time.process_time()
z=x**y
end=time.process_time()
print(end-start)

0.03125
62.5倍差距。

bug千万条，咱也不知道。以上报错是交叉重复出现的，未知其中的逻辑。

https://blog.csdn.net/weixin_39777626/article/details/102969508
https://blog.csdn.net/qq_39540454/article/details/109119628
https://blog.csdn.net/mrjkzhangma/article/details/102931152
唉，好多问题也没记下来。