在實際開發中，想要在自己的機子上跑別人的代碼；或者，在新的機子上跑自己的代碼，總是面臨著環境配置的問題。python配置環境時最主要的就是庫的配置。配置環境的過程中會出現各種各樣的狀況，環境配置完全后也會應為庫文件版本的不同而導致各種問題。本文記錄了在最近一次環境配置過程中踩過的種種神坑。

1. 命令一鍵式安裝

官網命令行一鍵安裝：https://pytorch.org/

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch

如果網不好的話安裝著安裝著，輸出提示：An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.

2019年conda 相繼關閉了清華和中科大的鏡像源，所以通過在官網下載速度太慢，此情此景下：嘗試用source安裝，安裝過程中遇到各種奇葩問題，總結如下：

2.源碼安裝

問題1

問題：沒有安裝git

The program ‘git’ is currently not installed. To run ‘git’ please ask your administrator to install

解決：終端上安裝

sudo apt-get install git

問題2

問題：git緩存不夠大

error: RPC failed; curl 56 GnuTLS recv error (-54): Error in the pull function.
fatal: The remote end hung up unexpectedly
fatal: early EOF
fatal: index-pack failed
fatal: clone of ‘https://github.com/eigenteam/eigen-git-mirror.git’ into submodule path ‘third_party/eigen’ failed

參考文檔：https://blog.csdn.net/qq_34121797/article/details/79561110

問題3

問題：git 克隆到一半，因為各種原因（網不好，突然斷電，緩存不夠大）終止克隆，想要繼續下載。

解決方案：

~/source/$ cd pytorch#進入對應的倉庫目錄底下，更新一遍
~/source/pytorch$ git submodule update --init --recursive

參考文檔：https://blog.csdn.net/kingroc/article/details/86526150

問題4

File “setup.py”, line 749, in
build_deps()
File “setup.py”, line 323, in build_deps
cmake=cmake)
File “/home/chenyy/pytorch/tools/build_pytorch_libs.py”, line 61, in build_caffe2
rerun_cmake)
File “/home/chenyy/pytorch/tools/setup_helpers/cmake.py”, line 330, in generate
self.run(args, env=my_env)
File “/home/chenyy/pytorch/tools/setup_helpers/cmake.py”, line 107, in run
check_call(command, cwd=self.build_dir, env=env)
File “/home/chenyy/anaconda3/lib/python3.6/subprocess.py”, line 286, in check_call
retcode = call(*popenargs, **kwargs)
File “/home/chenyy/anaconda3/lib/python3.6/subprocess.py”, line 267, in call
with Popen(*popenargs, **kwargs) as p:
File “/home/chenyy/anaconda3/lib/python3.6/subprocess.py”, line 709, in init
restore_signals, start_new_session)
File “/home/chenyy/anaconda3/lib/python3.6/subprocess.py”, line 1344, in _execute_child
raise child_exception_type(errno_num, err_msg, err_filename)
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘cmake’: ‘cmake’

（conda install numpy ninja pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing）
解決：確保你的環境中有以上支持包，并且確認該環境被激活，（如果環境沒有激活就會被自己蠢死）

conda activate python36

每次裝都有驚喜，會發現不同的錯誤，真是神了。

下面幾篇文章都總結了源碼安裝過程中會出現的錯誤：
https://blog.csdn.net/hungryof/article/details/78187512
https://blog.csdn.net/tanmx219/article/details/86505741
總結的了他配置過程中的種種錯誤，挺好的。還提供了源碼安裝的卸載方法，估計之后的源碼安裝和這個差不多。

3.克隆一個已有環境，帶pytorch

配置好pytorch 之后發現還是不能用，最后能想到的就是GPU的版本不對

解決方案，克隆一個已有的環境
參考文檔：https://www.jianshu.com/p/b86c17057da8

1.將已有的環境打包成.yaml文件(切換到指定的文件夾,文件會在終端正在工作的文件夾下面生成一個.yaml文件)

conda env export > environment.yaml

2.生成指定名字的環境：

conda env create --name python362 -f environment1.yaml

->出現問題1：

Error: ‘conda’ can only be installed into the root environment

->解決：打開對應的環境，去除一些鏈接項，再生成.yaml文件再操作就可以了
參考文檔：https://blog.csdn.net/lazybones_3/article/details/79501243

4.GPU驅動版本不對

按照：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1命令裝完，發現cuda并不能用：

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
False

運行需要GPU的程序，報錯信息如下：
no CUDA-capable device is detected Traceback (most recent call last):

解決：
1.查看機子的合適驅動

ubuntu-drivers devices

2.安裝合適驅動

sudo apt-get install nvidia-xxx #xxx 為版本號

3.安裝完后重啟

sudo reboot

4.查看驅動狀態

sudo nvidia-smi

參考資料：https://blog.csdn.net/flowrush/article/details/80254301

在2.安裝驅動的時候，又報了一個錯：E: Sub-process /usr/bin/dpkg returned an error code (1)
采用下面博文方法二修復了：

sudo apt-get update --fix-missing
sudo apt-get autoremove && sudo apt-get clean && sudo apt-get install -f

修復后重啟，驅動就合適了，之前裝的帶cuda版本的pytorch環境動能用了。
參考資料：https://blog.csdn.net/sunshinegirl168660/article/details/72934398