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昨天發了一篇PyTorch在64位Windows下的編譯過程的文章，有朋友覺得能不能發個包，這樣就不用折騰了。於是，這個包就誕生了。感謝@Jeremy Zhou為conda包的安裝做了測試。

更新：已經添加了對所有Compute Capability>=2.0的顯示卡的支援

先別急著激動。如果要直接使用的話，你需要滿足以下條件：
- Anaconda3 (with Python 3.6)
- Windows 10 64位系統（其他由於CUDA二進位制檔案不一致所以不行）

這四個條件個人感覺還算比較OK，如果不想放棄Anaconda2也可以建立虛擬環境來使用。

要安裝的話，如果你不嫌棄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

如果不能忍受conda那蝸牛爬般的網速的話，那我為大家將包上傳至公有云中，可以嘗試七牛雲或者百度雲，大家下載之後，鍵入如下幾條指令：

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

安裝之後，也千萬要注意，要在主程式碼的最外層包上

if __name__ == '__main__':

這個判斷，可以參照我昨天文章中的例子，因為PyTorch的多執行緒庫在Windows下工作還不正常。

更新：經網友提醒，若import torch時發生如下錯誤：

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.

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是否工作正常的程式碼：

# 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))

如果CUDA工作不正常，那就不能使用.cuda()將模型和資料通過GPU進行加速了。而如果cuDNN不能正常工作，那就使用如下程式碼關掉它：

cudnn.enabled = False

以上，就是文章的全部內容啦，如果感覺還意猶未盡的話，可以給我的Github 主頁或者專案加個watch或者star之類的（滑稽），以後說不定還會再分享一些相關的經驗。