學習Pytorch遇到的一些問題（一）

2020 年 5 月 31 日
筆記
語言學習

基本介紹

這周開始學習深度學習的部分知識，參考的書是《動手學深度學習》（PyTorch版），在操作過程中遇到一些小問題，記錄一下問題和解決辦法。

PyTorch下載過慢

安裝步驟

PyTorch的安裝步驟相對簡單，首先打開它的官網，找到下圖所示的內容。第一行是選擇版本，第二行是選擇要在什麼系統上安裝，第三行如果是用Anaconda的話選Conda就可以，第四行是選擇開發語言，第五行是選擇CUDA的版本，這些都選好之後，會在第六行出現程式碼，這行程式碼就是用來安裝的。複製這行程式碼，打開Anaconda的命令行，粘貼，回車就可以了。

安裝過慢

在安裝過程中，我發現下載十分緩慢，查找了一下資料發現是下載源的問題。解決方法如下。

添加清華鏡像源。

conda config --add channels //mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels //mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels //mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

刪掉下載程式碼中的-c pytorch，因為這個是指定從官網下載。只添加清華源，不刪除的話這兩個指令的話仍然會從官網下載。即，需要執行下面的程式碼、
```
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2
```

安裝了CUDA但是無法使用GPU計算

CUDA（Compute Unified Device Architecture），是顯示卡廠商NVIDIA推出的運算平台。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決複雜的計算問題。我在PyTorch官網進行選擇下載的時候選擇的時候選擇了CUDA 10.2，可是安裝之後仍然無法使用GPU進行計算。

檢查時候可以使用GPU進行計算。可以在Jupyter里（或者新建一個py文件）運行下面兩行程式碼，看一下輸出。
```
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
如果輸出True，那麼沒任何問題；如果是False，可能是顯示卡的驅動需要更新一下。
Windows系統，直接去NVIDIA官網下載適合自己的顯示卡驅動，然後一路Next安裝就可以了。如果是Manjaro（Linux）系統，請參考我的另一篇部落格。

缺少d2lzh_pytorch庫和FashionMNIST數據集下載錯誤

缺少d2lzh_pytorch庫

d2lzh_pytorch這個庫好像是本書的作者自建的，裡面包含一些書本常式的函數。可以去這本書的github主頁把整個項目下載下來，在code文件夾里有這個庫。如果網速過慢，可以從下面這個鏈接下載。百度網盤：

鏈接：//pan.baidu.com/s/1fcJrUishw6o2WdzGWTMP6w
提取碼：qdug

下載之後，將它放在Anaconda安裝目錄的Lib文件夾里就可以了。

繼續運行可能會出現缺少torchtext這個庫。可以在Anaconda的命令行里執行以下命令。

pip install torchtext

FashionMNIST數據集下載錯誤

用到的FashionMNIST數據集有四個，前三個沒有問題，在導入第四個的時候，出現了大意為「連接XXX時出現了連接錯誤」之類的錯誤，不清楚原因。解決步驟如下：

去這個網站下載對應的數據集。打開該網頁往下翻，在Get the Data部分有四個數據集及基本基本情況介紹，點擊Download即可。
將下載下來的數據集放到對應文件夾下。有兩種方式可以查看應放的位置。
- 根據之前導入的錯誤資訊確定位置。錯誤資訊中會出現「將A文件從B網站下載到C位置的時候XXX」。
- 根據導入數據集時使用的命令確定。比如，使用以下程式碼導入，則目標位置是「User」目錄下的Datasets文件夾中的FashionMNIST文件夾。
```
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
```

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