conda create -n py37 python=3.7
activate py37
conda install tensorflow-gpu=2
conda install pytorch
問題1：
最後一步安裝tensorflow不成功
網絡掛了
問題1：
發現清華和中科大的源頭都掛了
沒有細究是和anaconda沒談妥還是超負荷還是怎麼滴
解決：
經過換源（清華/北外/中科大）後，發現其實是因爲我關閉了ipv6
把所有源刪，打開ipv6，速度槓桿的
具體細節沒細究 反正是這麼解決的
附上源管理命令：
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
刪除所有源：
conda config --remove-key channels
問題2：
Original error was: cannot import name ‘multiarray’ from ‘numpy.core’
解決:
pip uninstall numpy即可
問題3：
torch、tensorflow查看可用gpu個數：
torch.cuda.device_count()，顯示0
print(tf.test.gpu_device_name())，
顯示RuntimeError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA untime version
解決：應該需要更新驅動
①首先解決nvidia-smi無法執行：
環境變量中添加 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
然後cmd執行：nvidia-smi -L
顯示：GPU 0: GeForce GTX 960 (UUID: GPU-e57eb8f5-3421-324f-1f40-fbace950b032)
在https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn中尋找對應驅動（發現960沒有studio驅動只有game驅動。。沒辦法了，安裝吧）
②再次查看，發現 print(tf.test.gpu_device_name())正常，但是torch.cuda.is_available()顯示false：
原因：安裝的是cpu版本。需要指定下cuda， 它纔會安裝gpu版本
卸載pytorch： conda uninstall pytorch
重新安裝：
嘗試官網方法conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
太慢了
換上清華的源，conda install？
狗日的，明明能上，卻顯示404
不折騰了，觀察，發現需要下載安裝這兩個版本的東西：
我直接去https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/下載這兩個安裝包，耗時10秒。
然後本地安裝：
首先移動到安裝包路徑： f:
然後本地安裝：
conda install --use-local pytorch-1.5.0-py3.7_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2
conda install --use-local pytorch-1.5.0-py3.7_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2
成功！
測試torch.cuda.is_available()， 返回True
torch.cuda.device_count()， 返回1
成功了！！
我注意到有一些new packages也需要安裝，這個坑先不填了，後面遇到bug再解決
當務之急是先掌握tensorflow or pytorch， 完成實驗，把論文發了