个人配置规格：python3.9 + CUDA 11.2 + Cudnn8.1.1 + pytorch1.8.0 + Anaconda4.14.0
自己捯饬该配置用了一天左右的时间，现在分享一下自己安装的时候使用的资料和踩过的坑，避免大家重复我的错误【唉一声哀叹】
安装前
(6条消息) 深度学习环境配置超详细教程【Anaconda+PyTorch(GPU版)+CUDA+cuDNN】_傲寒。的博客-CSDN博客_深度学习环境配置
这些环境配置对于版本一致性的要求很高， 所以在下载这些组件前，最好查看CUDA、cuDNN、pytorch和python对应关系，不然后期就可能会出现：
- CUDA和cudnn的版本不一致，本子无法检测出CUDA或cudnn；
- CUDA和cudnn是一致了，但下载pytorch的时候发现官网Previous PyTorch Versions | PyTorch没有匹配的CUDA和cudnn，这样就会很麻烦；
- 明明想安装的是pytorch的gpu版本，但下载下来的确实cpu版本，找不到相对应的gpu的版本，就默认下载个cpu的版本，一看下好了高高兴兴，检查一下发现运行不了；
下载建议参考下方网站进行查看：
Index of /anaconda/cloud/pytorch/linux-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
与此同时也应该考虑自己的本子的显卡支持CUDA的上限，在 NVIDIA控制面板中可以查看，我的是11.6.1，在考虑CUDA的版本时只要比11.6.1低就可以；
安装中可能会出现的问题：
- 使用conda安装库时出错，failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve
可以采用以下命令：
conda config --set channel_priority flexible
或
conda update -n base conda //更新一下conda，再下载一遍，如果你是使用的虚拟环境，base要改成虚拟环境的名称
或
看看是不是自己挑选的库的版本出现问题了，建议换一个其他的库下载看看
- ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory: ‘C:\ProgramData\anaconda3\envs\tensorflow_gpu\lib\site-packages\numpy-1.20.3.dist-info\METADATA
直接把numpy-1.20.3.dist-info这个文件夹删除，重新下载即可
- 安装pytorch时出现，Could not find a version that satisfies the requirement xxx (from versions: none)
卸载当前的pytorch
conda uninstall pytorch
conda uninstall libtorch
按照”安装前”部分给的网站找到和自己的CUDA以及cudnn匹配的pytorch版本，再去pytorch官方网站Previous PyTorch Versions | PyTorch找到指令重新下载。”镜像网站里没有自己安装的CUDA和cudnn怎么办？”CUDA对于一些版本是兼容的，我个人使用的是CUDA11.2，在镜像网站也没有找到完全匹配的版本，于是使用了CUDA11.1进行匹配，也成功了。
- python版本一不小心设置成3.10，不支持一些组件怎么办？
conda install python=3.9
3.9是支持的，不要用3.10！！
- 在Pycharm下创建Anaconda虚拟环境，但envs目录下没有interpreter解释器
使用
conda config --show //看一下envs dirs的位置在哪儿，很可能虚拟环境不在那个目录下
我自己是在第一个目录下成功找到了python.exe
- 安装pytorch时，出现Traceback (most recent call last): File “＜stdin＞”, line 1, in ＜module＞NameError: name
pycharm中import torch显示No module named ‘torch’ – 知乎 (zhihu.com)
很有可能是选择了错误的解释器
附版本查询方式：
CUDA：
nvcc -V //v必须是大写，小写报错
cuDNN：
进入CUDA的安装目录找到cudnn_version.h文件，我的文件在：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\include下，8.1.1即为cuDNN版本
Anaconda：
conda -V
pytorch：
import torch
torch.__version__
python：
Python
Original: https://blog.csdn.net/VickyDowney/article/details/126558762
Author: Vicky DowneyJr
Title: 深度学习环境配置必看！（CUDA11.2、cudnn8.1.1、pytorch 1.8.0 Python3.9、Anaconda）
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