详解anaconda离线安装pytorchGPU版

1. 安装Anaconda

在开始安装Anaconda之前，需要先下载合适的Anaconda版本。根据自己的操作系统，选择相应的Anaconda版本进行下载。在下载完毕后，直接双击运行安装程序，并按照提示进行安装即可。

2. 创建虚拟环境

为了保持环境的整洁和隔离，我们可以使用Anaconda来创建一个虚拟环境，来单独安装和管理PyTorch的GPU版本。在命令行中执行以下命令创建一个名为"pytorch"的虚拟环境：

conda create -n pytorch python=3.7

执行完以上命令后，需要激活虚拟环境，执行以下命令激活虚拟环境：

conda activate pytorch

3. 安装PyTorch的GPU版本

3.1 安装CUDA

PyTorch的GPU版本需要CUDA的支持。可以去官网下载符合自己显卡的CUDA版本，并按照提示进行安装。安装完成后，需要将CUDA的路径加入到系统环境变量中。

3.2 安装PyTorch

在已经激活的虚拟环境下，执行以下命令安装PyTorch的GPU版本：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

安装完成后，可以执行以下命令验证是否安装成功：

import torch

print(torch.cuda.is_available())

如果输出为True，则表示已经成功安装了PyTorch的GPU版本。

4. 运行PyTorch GPU代码

在编写PyTorch的GPU代码时，需要将数据和模型移动到GPU上进行计算。在代码中使用to方法将数据或模型移动到GPU上：

device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")

model = model.to(device)
input = input.to(device)

使用torch.cuda.is_available()来判断GPU是否可用，根据结果选择使用GPU还是CPU进行计算。

5. 设置temperature为0.6

在某些模型中，temperature是一个重要的参数。可以使用torch.nn.functional.gumbel_softmax来实现Gumbel-Softmax采样，并通过设置temperature参数来控制采样的温度。温度越高，采样结果越多样化，温度越低，采样结果越倾向于极值点。根据需求，可以设置temperature为0.6，即：

temperature = 0.6

通过设置合适的temperature参数，可以控制模型的输出结果的多样性。

6. 总结

通过Anaconda离线安装PyTorch的GPU版本，我们可以方便地在自己的电脑上进行深度学习模型的训练和推断。在安装过程中，需要注意安装合适版本的CUDA，并将其路径加入到系统环境变量中。在编写代码时，需要将数据和模型移动到GPU上进行计算，并可以通过设置temperature参数来控制模型的输出结果的多样性。