在实际开发中，想要在自己的机子上跑别人的代码；或者，在新的机子上跑自己的代码，总是面临着环境配置的问题。python配置环境时最主要的就是库的配置。配置环境的过程中会出现各种各样的状况，环境配置完全后也会应为库文件版本的不同而导致各种问题。本文记录了在最近一次环境配置过程中踩过的种种神坑。

1. 命令一键式安装

官网命令行一键安装：https://pytorch.org/

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch

如果网不好的话安装着安装着，输出提示：An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.

2019年conda 相继关闭了清华和中科大的镜像源，所以通过在官网下载速度太慢，此情此景下：尝试用source安装，安装过程中遇到各种奇葩问题，总结如下：

2.源码安装

问题1

问题：没有安装git

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

解决：终端上安装

sudo apt-get install git

问题2

问题：git缓存不够大

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

参考文档：https://blog.csdn.net/qq_34121797/article/details/79561110

问题3

问题：git 克隆到一半，因为各种原因（网不好，突然断电，缓存不够大）终止克隆，想要继续下载。

解决方案：

~/source/$ cd pytorch#进入对应的仓库目录底下，更新一遍
~/source/pytorch$ git submodule update --init --recursive

参考文档：https://blog.csdn.net/kingroc/article/details/86526150

问题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）
解决：确保你的环境中有以上支持包，并且确认该环境被激活，（如果环境没有激活就会被自己蠢死）

conda activate python36

每次装都有惊喜，会发现不同的错误，真是神了。

下面几篇文章都总结了源码安装过程中会出现的错误：
https://blog.csdn.net/hungryof/article/details/78187512
https://blog.csdn.net/tanmx219/article/details/86505741
总结的了他配置过程中的种种错误，挺好的。还提供了源码安装的卸载方法，估计之后的源码安装和这个差不多。

3.克隆一个已有环境，带pytorch

配置好pytorch 之后发现还是不能用，最后能想到的就是GPU的版本不对

解决方案，克隆一个已有的环境
参考文档：https://www.jianshu.com/p/b86c17057da8

1.将已有的环境打包成.yaml文件(切换到指定的文件夹,文件会在终端正在工作的文件夹下面生成一个.yaml文件)

conda env export > environment.yaml

2.生成指定名字的环境：

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

->出现问题1：

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

->解决：打开对应的环境，去除一些链接项，再生成.yaml文件再操作就可以了
参考文档：https://blog.csdn.net/lazybones_3/article/details/79501243

4.GPU驱动版本不对

按照：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1命令装完，发现cuda并不能用：

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

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

解决：
1.查看机子的合适驱动

ubuntu-drivers devices

2.安装合适驱动

sudo apt-get install nvidia-xxx #xxx 为版本号

3.安装完后重启

sudo reboot

4.查看驱动状态

sudo nvidia-smi

参考资料：https://blog.csdn.net/flowrush/article/details/80254301

在2.安装驱动的时候，又报了一个错：E: Sub-process /usr/bin/dpkg returned an error code (1)
采用下面博文方法二修复了：

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

修复后重启，驱动就合适了，之前装的带cuda版本的pytorch环境动能用了。
参考资料：https://blog.csdn.net/sunshinegirl168660/article/details/72934398