Pytorch和tensorboard踩坑经验（第一次下载前可以看看）

Pytorch和tensorboard小白踩坑经验

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结果最近在github上看到一个LSTM-CNN的模型，朋友跑成功了，我也想跟着跑一下，需要pytorch和tensorboard，然后…我就跟着网上的教程下，在anacoda上安装，pytorch很成功就安装了，tensorboard也能用，但是怎么结合在一起用我搞了好久，最后还是一堆bug，浅浅记录一下经验，让自己别再摔第二次了

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重点是要弄清楚你的电脑配置！
你的 *** 作系统和你的显卡！！这很重要！

一、Anacoda是什么？

网上一搜一大堆，我从的文章摘来的解释：Anaconda是由Python提供支持的领先的开放数据科学平台。 Anaconda的开源版本是Python和R的高性能分发版本，包括超过100个用于数据科学的最流行的Python，R和Scala软件包。

二、踩坑经验 1.Anacoda虚拟环境

接上，虽然下好了Anacoda,但我还是不懂啊T^T，套着教程一步一步把pytorch下好了，我还很开心，以为虚拟环境名称pytorch就是我的包，于是，我以为：

conda create --name tensorflow python=3.5

这句命令行就是我下的包（我还想怎么那么简单）（可以看出我有多小白了吧）
经过一晚的摸索，我终于明白：它只是个虚拟环境！只是这个环境的名称叫做tensorflow。

2.CPU Pytorch

本来Pytorch下的好好的，因为对虚拟环境的认识不到位，在各种虚拟环境下找我的Pytorch，用的命令行为：

import pytorch
touch.cuda.is_available()
显示结果：false

大佬看到这就应该知道我为什么错了吧，因为这是配置cuda的测试，而我是CPU…and then，我换了另一个命令行测试

(base) C:\Users\think>activate pytorch
(pytorch) C:\Users\think>python

import torch
import torchvision

恩没报错，所以我是成功了的hhhhhhhhhhhhhhh，我真的搞了一晚上！就是分不清cuda和CPU，差点准备卸载anaconda重下了，后来因为卸载也太麻烦了我就放弃了…

关于false的知识点

false代表你不能在GPU运行，但是能在CPU运行（早点懂该多好

用豆瓣镜像源下tensorflow

不知道有没有人和我一样，看到一个新的名词就害怕退缩了。怕的人去了解一下镜像！很好用！不难不难不难！
找了半天都没找到几个好用又快的下tensorflow_CPU的方式，还是卡的问题，我是AMD卡，最下面附了一个挺适合我的教程。
但是速度还是很难，可以试试这个
pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ tensorflow_cpu

##最后！
附上我的图
最后我两个都下载成功啦！皇天不负有心人，我真的学到了很多！！如果有人遇到问题了可以多查查资料！记得配置配置配置！！

总结

这个文章的标题其实我还是没解决，现在还在找资料继续尝试，但了解了anaconda还有一些基础知识以后感觉思路清晰了一些
写这个文章就是为了给自己提个醒，照搬全套前要有自己的认识，遇到事情后先认真找找原因而不是卸载重来…
pytorch的安装还是比较容易的，CSDN上蛮多流程的，接下来把这个文章的坑填完了，打算在研究一下tensorboard怎么用（小白只能用开源代码），必须先打好基础把怎么用学好

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我来补充了：还是卡的问题，我是AMD卡，找教程瞎找一堆，在茫茫教程中找到了一个属于我的教程：http://t.csdn.cn/GOEf5