大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
前言
深度神经网络是一种目前被广泛使用的工具，可以用于图像识别、分类，物体检测，机器翻译等等。深度学习（DeepLearning）是一种学习神经网络各种参数的方法。因此，我们将要介绍的深度学习，指的是构建神经网络结构，并且运用各种深度学习算法训练网络参数，进而解决各种任务。本文从PyTorch环境配置开始。PyTorch是一种Python接口的深度学习框架，使用灵活，学习方便。还有其他主流的深度学习框架，例如Caffe，TensorFlow，CNTK等等，各有千秋。笔者认为，初期学习还是选择一种入门，不要期望全都学会。须知，发力集中才能深入挖掘。乱花渐欲迷人眼，选择适合自己的，从一而终，相信会对科研大有裨益!
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说明：本文乃至本系列全部文章都是在PyTorch0.2版本下做的。现在版本更新了很多，会有一些API的更改，请大家注意Follow最新的变化，以免由于版本问题受到困扰。
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1. 环境说明
PyTorch支持OSX和Linux两种系统（后来Windows系统也可以用PyTorch了，请关注官网的最新动态），并且支持多种安装方式。在官网上介绍了基于conda，pip和源代码编译几种不同的安装方式。支持的Python版本有2.7，3.5和3.6。鉴于深度学习需要的计算量一般比较大，强烈建议找到一个有独立显卡的电脑来展开学习，当然没有显卡也能用，就是计算慢很多了。
2. Anaconda 和Python
PackageManager我们选择conda，于是我们需要安装Anaconda这个功能强大的包，下载地质：Anaconda | Anaconda Distribution 。里面包含了conda工具，也有Python，以及很多Python需要的扩展工具包。选择2.7版本，下载并安装即可。接下来，如果有显卡，进入第3步；没有显卡直接到第4步。
3. 显卡驱动和CUDA
要使用显卡进行运算，你需要使用支持CUDA的NVIDIA显卡，目前比较好的显卡有NVIDIATITANX、GTX1080Ti 等。好的显卡将会是深度学习研究的有力武器。当然，普通的显卡例如GTX970、GTX1060等也是可以用的。实在没有显卡，那只能做简单的小数据量的实验，效果不会太好。
在Ubuntu16.04上可以采用以下方法安装显卡驱动，这种方式比较稳定。打开“SystemSettings”——“Software&Updates” —— “AdditionalDrivers”，联网状态会自动搜索可用的显卡驱动，选择可用的版本，点击“ApplyChanges”即可。可能重启动后显卡驱动才能生效。
接下来安装CUDAToolkit。因为最新的CUDA是9.0版本，但是PyTorch只能支持到8.0。所以转到该网址“CUDA Toolkit 8.0 – Feb 2017 | NVIDIA Developer”，选择对应的参数，下方会有对应的CUDA文件。例如，下图是我选择的版本。选择deb文件，发现有1.9G大小，下载下来，按照baseinstaller的指示来完成安装。附加的cuBLAS也可以下载下来安装上。
CUDA安装完成后，在主目录下打开“.bachrc”文件，在末尾添加如下代码：
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
4. 运行PyTorch的安装命令
如果你和我一样，采用8.0CUDA，2.7版本Python，可以运行以下命令：
conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith
如果没有显卡，2.7版本Python，可以这样：
conda install pytorch torchvision -c soumith
5. 验证安装是否成功
要显示显卡信息，在终端输入：
sudo lshw -c video
要显示CUDA信息，在终端输入：
nvcc -V
查看Phthon版本，在终端输入：
python –version
验证pytorch是否安装成功，在终端输入：
python
此时进入python环境。然后，继续输入
import torch
import torchvision
不报错就表明安装成功。
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