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人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）

Ubuntu 安装 CUDA、cuDNN、anaconda、pycharm、tensorflow、pytorch、JDK1.8

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人工智能AI：Keras PyTorch MXNet 深度学习实战（不定时更新）

Ubuntu 安装 CUDA、cuDNN、anaconda、pycharm、tensorflow、pytorch、JDK1.8

PyTorch 安装 GPU版本(CUDA/cuDNN)

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pytorch gpu 安装
    1.官网下载安装：https://pytorch.org/get-started/locally/
      安装命令：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
    2.国内源直接下载链接
        网站链接：
                    window：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
                    linux：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/
        选择下载：
                    window：pytorch-1.5.0-py3.7_cpu_0.tar.bz2
                    linux：pytorch-1.5.0-py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0.tar.bz2
        下载链接：
                    window：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/pytorch-1.5.0-py3.7_cpu_0.tar.bz2
                    linux：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/pytorch-1.5.0-py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0.tar.bz2
        安装：
                    window：conda install pytorch-1.5.0-py3.7_cpu_0.tar.bz2
                    linux：conda install pytorch-1.5.0-py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0.tar.bz2　　　
        pip list
            torch  1.5.0
    3.测试GPU版本的代码
        import torch
        #测试 CUDA
        print("Support CUDA ?: ", torch.cuda.is_available()) #返回True
        x = torch.tensor([10.0])
        x = x.cuda()
        print(x)
        y = torch.randn(2, 3)
        y = y.cuda()
        print(y)
        z = x + y
        print(z)
        # 测试 CUDNN
        from torch.backends import cudnn
        print("Support cudnn ?: ",cudnn.is_acceptable(x)) #返回True

watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70

1.安装链接：https://pytorch.org/get-started/locally/
  window下装的软件版本：CUDA 9.0、cuDNN 7.1.4、Python 3.6.5
  conda 在线安装命令：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
  pip3 在线安装命令：pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
                pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1

watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2

2.测试一下是否安装好
        1.输入 import torch
          输出 Traceback (most recent call last):
              File "<ipython-input-79-eb42ca6e4af3>", line 1, in <module>
                import torch
              File "G:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 79, in <module>
                from torch._C import *
            ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.core._multiarray_umath'
          解决：查看numpy的当前版本 conda list numpy 或 pip show numpy
                更新numpy的版本 pip install --upgrade numpy 或 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade numpy
        2.更新numpy的版本报错：Consider using the `--user` option or check the permissions.
          解决：pip install --user --upgrade  numpy

watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3

3.查看pytorch版本
    import torch
    print(torch.__version__)
    1.1.0
4.看看能不能用GPU加速：
    import torch
    torch.__version__
    Out[3]: '1.1.0'
    torch.cuda.is_available()
    Out[4]: True