pip和conda的區別

之前一直使用conda和pip ，有時候經常會兩者混用。但是今天才發現二者裝的東西不是在一個地方的，所以發現有的東西自己裝了，但是在執行環境的時候發現包老是識別不了，一直都特別疑惑，直到今天注意到這個問題，所以來總結一下二者的區別。

pip

pip專門管理Python包
編譯原始碼中的所有內容。 （原始碼安裝）
由核心Python社群所支援（即，Python 3.4+包含可自動增強pip的程式碼）。

conda

Python不可知論者。 現有軟體包的主要重點是Python，而conda本身是用Python編寫的，但你也可以為
C庫或R軟體包或任何其他軟體包提供conda軟體包。

安裝二進位制檔案。 有一個名為conda build的工具，它可以從原始碼構建軟體包，但conda install本身
會安裝已經構建的conda軟體包中的東西

外部: Conda是Anaconda的包管理器，由Continuum Analytics提供的Python發行版，但它也可以在
Anaconda之外使用。 您可以使用現有的Python安裝，通過pip安裝它（儘管除非您有充分理由使用現有安
裝，否則不建議這樣做）。
 

小建議

conda安裝時最好另建虛擬環境安裝，不要安裝在base裡。
為什麼要使用Anaconda虛擬環境安裝Pytorch？
因為環境中通常需要安裝很多軟體，例如：我同時在使用tensorflow框架。但是他們所需要的Python的關聯模組或版本會有所差異。如果都裝在一個環境中難免會引起衝突。所以，選擇虛擬環境能很好地避免環境之間的衝突。

檢視顯示卡的算力及對應的cuda版本

檢視顯示卡的版本對應的算力

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

檢視顯示卡對應的cuda版本

1. 在自己電腦顯示卡資料夾下找到 nvcuda64.dll
2. 右鍵屬性->詳細資訊->產品名稱
3. 即可查到對應的cuda版本 對應圖一：我的顯示卡支援的是8.0
4. 去官網 https://pytorch.org 查詢對應的pytorch版本 對應圖二
5. 注意一定要找到對應的duda版本，如果當前頁面沒顯示你需要的版本即可點選左下角：previous versions of pytorch
6. 找到對應版本的conda安裝命令 比如我的是：conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 -c pytorch 對應圖三：記住後面用得到

圖一

圖二

圖三

如何加快安裝速度

清華映象原

1. 簡單一句話用清華映象原：真正的安裝就兩行命令，切換清華映象原，安裝
2. 開啟cmd
3. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
   
4. conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 (注意，上面找到的安裝命令要去掉 -c pytorch)

簡單檢查是否安裝成功

直接上圖：

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