为什么安装PyTorch？
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：
1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）
2、包含自动求导系统的深度神经网络。
因为学习需要，并且对机器学习饱含热情（菜鸡流泪），我选择使用PyTorch
安装教程
环境要求
- 操作系统：Ubuntu20.04
- CPU：CPU: Intel Core i5-8300H @ 8x 4GHz
- GPU: GeForce GTX 1050 Ti
如果要用Pytorch请准备1050以及以上的显卡。10系列以下的显卡上是运行不了最新版本的Pytorch的。
（1）安装CUDA（和驱动）环境
CUDA是什么？
CUDA：是Nvidia推出的只能用于自家GPU的并行计算框架。只有安装这个框架才能够进行复杂的并行计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的，几乎无一例外。还有一个叫做cudnn，是针对深度卷积神经网络的加速库。
下载安装CUDA
访问英伟达官网下载CUDA，https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，建议下载runfile。
Installation Instructions:
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.1/local_installers/cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run
sudo sh cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run文件比较大（3.2G），请耐心等待。
- 执行
sh安装的时候，可能会出现Existing package manager installation of the driver found.驱动已经存在的情况，直接选择continue，选择不安装driver - 聚焦光标到Driver 按空格，取消选中，聚焦install，enter安装
- 安装完成之后，因为我们保留了原有的显卡驱动，显示
WARNING: Incomplete installation不造成影响。
配置环境变量
$ sudo vim /etc/profile
## 编辑内容
#cuda
export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
$ wq!
$ source /etc/profile
- 验证安装：
nvcc --version
CUDA安装成功。
（2）安装cudnn
什么是cudnn？
NVIDIA CUDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA CUDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是简单调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。选择版本：
- 地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
- 选择cuDNN v8.0.3 (August 26th, 2020), for CUDA 11.0版本，（虽然我们安装的CUDA是11.1版本的，这是可选的最新版本了）进入之后，选择第一个包
cuDNN Library for Linux (x86_64)下载，然后将其添加到CUDA的库中：
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/*
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/*（3）安装Pytorch以及相关包
- 官网：https://pytorch.org/get-started/locally/ 根据自己的环境，选择相应的选项，将命令粘贴进来。我选择的是当前稳定的最新版本，1.7.0,选择pip安装。
pip install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
验证：
终端打开pythohn3，import torch
python3
>>> import torch
>>> x = torch.empty(5, 3)
>>> print(x)
tensor([[ 1.2419e+25, 4.5584e-41, 1.2419e+25],
[ 4.5584e-41, 3.9624e+24, 4.5584e-41],
[ 3.9079e+24, 4.5584e-41, 3.1902e+24],
[ 4.5584e-41, -1.3674e-01, 4.5583e-41],
[-1.3674e-01, 4.5583e-41, -1.3675e-01]])
>>>
至此，PyTorch就安装成功了。在安装过程中，全套安装下来，文件大概有5~6G，真的需要耐心等待。
