（非常详细适合超小白）Ubuntu16.04系统下搭载PyTorch深度学习环境-显卡、cuda和torchvision包等安装

前提

安装好Ubuntu16.04系统，更换软件源到国内的镜像地址，有nvidia的GPU。
如图所示：

安装显卡驱动

最简单的方法就是在“软件和更新”中的“附加驱动”安装。

查看显卡驱动型号

确定各自的Pytorch、cuda与torchvison版本。
终端输入命令：nvidia-smi
查表可知对应包版本各为:
CUDA9.0,pytroch1.1.0,torchvision0.3.0

安装Anaconda，创建虚拟环境

个人认为这一步很有必要，以便后续开发,防止不同环境的框架与包混乱。创建命令: conda create -n mt python=3.6,**名为“mt”环境命令:conda activate mt。之后进入该环境输入命令:source activate mt即可。

在“mt”环境下，输入jupyter notebook验证jupyter是否安装成功。

安装 PyTorch1.1.0 版本

命令:“pip --default-timeout=10000 install torch==1.1.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/”,这里使用了阿里云镜像加速,安装完之后显示 numpy-1.192, torch-1.1.0。

安装torvision

命令:“pip install torchvision==0.3.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/”,这里的“--no deps”是为了防止它自动升级 pytorch 到最新版本。（很重要，否则前功尽弃！）

安装six，PIL包

命令如下:“ pip install xxx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple”,six 包 xxx 为“six”,PIL 包 xxx 为“pillow”。安装完之后显示 six-1.15.0, pillow-7.2.0

验证环境是否安装到位

首先验证 GPU 是否可被使用,命令行中进入 python 环境,输入
“import torch”,“torch.cuda.is_availabe()”, 输出“True”即可;其次验证 Jupyter Notebook 是否能正常打开,使用 torch 包;最后验证 PyCharm 是否可以使用 torch 包。

结束语

本人花了近五天时间从Ubuntu系统安装到环境搭载完成，踩了很多的坑，搜寻了许多的资料总结出最适合自己的安装方法。大家遇到问题可以多多查询，分辨出最有用的信息。一起努力，一起加油。