环境配置
先安装Anaconda，再安装cuda，配置torch环境
一、Anaconda安装
Anaconda 方便管理不同环境，放置不同框架：pytorch、tensorflow、keras.. 使用conda create –n （xxx） python==3.6+ 创建新环境。
1、Anaconda的下载
Anaconda的官网：https://www.anaconda.com/distribution/ ，下载64位安装包。
2、Anaconda的安装
选择安装的位置D/E/F...，一般都不放C盘，懂得都懂。
选择Add Anaconda to my PATH environment variable，自动将anaconda装到系统的环境变量。
二、Cudnn和CUDA的下载和安装
目前网络常用torch=1.2.0，官方推荐的Cuda版本是10.0，对应的cudnn是7.4.1。
1、Cudnn和CUDA的下载
网盘下载：链接: https://pan.baidu.com/s/1znYSRDtLNFLufAuItOeoyQ 提取码: 8ggr
官网下载：
2、Cudnn和CUDA的安装
注意：安装前关闭360安全管家等，防止 xxx.dll 文件拒绝访问，下载好用管理员方法打开exe安装
安装完后在C盘 根目录 C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0
把解压内容覆盖 C盘根目录 C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0
三、配置torch环境
1、pytorch环境的创建与激活
Anaconda Prompt 命令：
conda create –n pytorch-a python=3.6 创建一个名为pytorch-a的环境，该环境python版本3.6。
activate pytorch-a 激活一个名为pytorch-a的环境。
2、pytorch库的安装
注意在anaconda 路径转换下，再激活环境内下载，。
cd D/:.../
activate pytorch-a
a、官方推荐安装方法（推荐）
打开pytorch的官方安装方法：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
官网推荐的安装Cuda10的版本，pytorch官方提供的指令，用于安装torch和torchvision
# CUDA 10.0
pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
b、先下载whl后安装
这样安装特别慢，网址:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
找到对应版本下载 ，完成后找到安装路径，进行覆盖...
百度网盘，链接: 。。。。 提取码: 。。
全部安装完成之后，有问题重启试试。
3、其它依赖库的安装
但如果想要跑深度学习模型，还有一些其它的依赖库需要安装。具体如下：
scipy==1.2.1
numpy==1.17.0
matplotlib==3.1.2
opencv_python==4.1.2.30
torch==1.2.0
torchvision==0.4.0
tqdm==4.60.0
Pillow==8.2.0
h5py==2.10.0
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 清华镜像源
重要！！
几个问题：1.torch DLL没有指定模块，要么路径不对cd 改环境变量，要么python版本3.7试试
2.还需要下面两个包库
tensorboard
future
