深度学习环境配置8——（30系显卡）windows下的torch==1.7.1环境配置
许多粉丝反馈，报TypeError: array() takes 1 positional argument but 2 were given错误，可以修改pillow版本解决。
pip install pillow==8.2.0
windows下配置如果出现下述错误：
SubProcess ended with return code: 4294967295。
复制ptxas.exe到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin\ptxas.exe。下载链接为：
链接: https://pan.baidu.com/s/1OE98X_I_ue0QLxL2rLduug
提取码: 4xjm
好多30系显卡呀，虽然很贵，但是为了深度学习也没有办法欸。
该博客主要是为了30系显卡写的，当然不一定一定要30系列显卡，只要支持Cuda11都可以这样配置。
各个版本pytorch的配置教程如下：
深度学习环境配置10——Ubuntu下的torch==1.7.1环境配置
深度学习环境配置8——（30系显卡）windows下的torch==1.7.1环境配置
深度学习环境配置5——windows下的torch-cpu=1.2.0环境配置
深度学习环境配置2——windows下的torch=1.2.0环境配置
pytorch：1.7.1
torchvision：0.8.2
Anaconda的安装主要是为了方便环境管理，可以同时在一个电脑上安装多种环境，不同环境放置不同框架：pytorch、tensorflow、keras可以在不同的环境下安装，只需要使用conda create –n创建新环境即可。
同学们可以选择安装新版Anaconda和旧版的Anaconda，安装步骤没有什么区别。
旧版本anaconda的下载：
新版本的Anaconda没有VSCODE，如果大家为了安装VSCODE方便可以直接安装旧版的Anaconda，百度网盘连接如下。也可以装新版然后分开装VSCODE。
链接: https://pan.baidu.com/s/12tW0Oad_Tqn7jNs8RNkvFA 提取码: i83n
新版本anaconda的下载：
如果想要安装最新的Anaconda，首先登录Anaconda的官网：https://www.anaconda.com/distribution/。直接下载对应安装包就可以。
一般是下载64位的，下载完成后打开。
选择安装的位置，可以不安装在C盘。
我选择了Add Anaconda to my PATH environment variable，这样会自动将anaconda装到系统的环境变量中，配置会更加方便一些。
等待安装完之后，Anaconda的安装就结束了。
我这里使用的是torch=1.7.1，官方推荐的Cuda版本是11.0，因此会用到cuda11.0，与cuda11.0对应的cudnn是8.0.5.39。
网盘下载：
链接: https://pan.baidu.com/s/1UBZHbjT1Oq0CRvFbaG7ECg
提取码: kjfm
官网下载：
cuda11.0官网的地址是：
cuda11.0官网地址
cudnn官网的地址是：需要大家进去后寻找8.0.5.39。
cudnn官网地址
下载完之后得到这两个文件。
下载好之后可以打开exe文件进行安装。
这里选择自定义。
然后直接点下一步就行了。
安装完后在C盘这个位置可以找到根目录。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0
然后大家把Cudnn的内容进行解压。
把这里面的内容直接复制到C盘的根目录下就可以了。
Win+R启动cmd，在命令提示符内输入以下命令：
conda create –n pytorch-gpu python=3.7
activate pytorch-gpu
这里一共存在两条指令：
前面一条指令用于创建一个名为pytorch-gpu的环境，该环境的python版本为3.7。
后面一条指令用于激活一个名为pytorch-gpu的环境。
由于我们所有的操作都要在对应环境中进行，所以在进行库的安装前需要先激活环境。
activate pytorch-gpu
此时cmd窗口的样子为：
然后我们输入下述指令：
# CUDA 11.0
pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
安装pytorch-gpu。
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==1.7.1
numpy==1.21.2
matplotlib==3.4.3
opencv_python==4.5.3.56
torch==1.7.1
torchvision==0.8.2
tqdm==4.62.2
Pillow==8.3.2
h5py==2.10.0
如果想要更便捷的安装可以在桌面或者其它地方创建一个requirements.txt文件，复制上述内容到txt文件中。
使用如下指令安装即可。下述指令中，requirements.txt前方的路径是我将文件放在桌面的路径，各位同学根据自己的电脑修改。
pip install -r C:\Users\33232\Desktop\requirements.txt
需要注意的是，如果在pip中下载安装比较慢可以换个源，可以到用户文件夹下，创建一个pip文件夹，然后在pip文件夹里创建一个txt文件。
修改txt文件的内容，并且把后缀改成ini
[global]
index-url = http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
[install]
use-mirrors =true
mirrors =http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
trusted-host =pypi.mirrors.ustc.edu.cn
全部安装完成之后重启电脑。
我个人喜欢VSCODE，所以就安装它啦。其它的编辑软件也可以，个人喜好罢了。
最新版本的Anaconda没有VSCODE因此可以直接百度VSCODE进行安装。
直接加载VSCODE的官网https://code.visualstudio.com/，点击Download for Windows即可下载。
首先同意协议，点一下步。
其他里面的几个勾要打起来，因为这样就可以右键文件夹用VSCODE打开，非常方便。下一步。
继续下一步安装即可。
安装完成后在左下角更改自己的环境就行了。
打开anaconda，切换环境。
安装VSCODE，安装完就可以launch一下了，之后就可以把VScode固定到任务栏上，方便打开。
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