PyTorch在64位Windows下的Conda包

昨天發了一篇PyTorch在64位Windows下的編譯過程的文章，有朋友以爲能不能發個包，這樣就不用折騰了。因而，這個包就誕生了。感謝@晴天1494598013779爲conda包的安裝作了測試。

更新：已經添加了對全部Compute Capability>=2.0的顯卡的支持

先別急着激動。若是要直接使用的話，你須要知足如下條件：

• Anaconda3 (with Python 3.6)
• Windows 10 64位系統（其餘因爲CUDA二進制文件不一致因此不行）
• CUDA 8.0.61
• cuDNN v5以上（包中已經自帶了v6, cuDNN v5用戶亦可放心使用）

這四個條件我的感受還算比較OK，若是不想放棄Anaconda2也能夠建立虛擬環境來使用。

要安裝的話，若是你不嫌棄anaconda cloud的網速的話，只需鍵入下面一條命令：

conda install -c peterjc123 pytorch=0.1.12複製代碼

若是不能忍受conda那蝸牛爬般的網速的話，那我爲你們將包上傳至公有云中，能夠嘗試七牛雲或者百度雲，你們下載以後，鍵入以下幾條指令：

conda install numpy mkl cffi
conda install --offline path/to/tar/pytorch-0.1.12-py36_0.1.12cu80.tar.bz2複製代碼

安裝以後，也千萬要注意，要在主代碼的最外層包上

if __name__ == '__main__':複製代碼

這個判斷，能夠參照我昨天文章中的例子，由於PyTorch的多線程庫在Windows下工做還不正常。

更新：經網友提醒，若import torch時發生以下錯誤：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 2, in <module>
    import torch
  File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 41, in <module>
    from torch._C import *
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.複製代碼

請將Anaconda的Python版本從3.6.0升級至3.6.1。

附一段簡單測試CUDA與cuDNN是否工做正常的代碼：

# CUDA TEST
import torch
x = torch.Tensor([1.0])
xx = x.cuda()
print(xx)

# CUDNN TEST
from torch.backends import cudnn
print(cudnn.is_acceptable(xx))複製代碼

若是CUDA工做不正常，那就不能使用.cuda()將模型和數據經過GPU進行加速了。而若是cuDNN不能正常工做，那就使用以下代碼關掉它：

cudnn.enabled = False複製代碼

以上，就是文章的所有內容啦，若是感受還意猶未盡的話，能夠給個人Github 主頁或者項目加個watch或者star之類的（滑稽），之後說不定還會再分享一些相關的經驗。