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Setup Environment

实验环境要求

操作系统

Ubuntu 18.04 LTS x86_64

注：感兴趣的windows用户可以尝试使用 windows 10 x64 with Ubuntu18.04 LTS sub-system（Windows 10 Insider Preview build 18975 (Slow) or later for WSL 2), 如有任何问题和建议，可以通过 issues 反馈给我们。

本实验中测试均在 Ubuntu 18.04 中完成。

编程语言

python3.7.6 (Anaconda3环境)

学习框架

PyTorch==1.5.0

硬件环境（由低到高排序）

单机
单机，单GPU（with CUDA 10.1）
单机，多GPU（with CUDA 10.1）
多机，多GPU（with CUDA 10.1）

实验环境搭建

安装anaconda3

安装教程：https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/#installation

下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/#linux

下载命令：(注意：$ 为linux系统下的命令提示符，不属于命令部分)
```
$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
$ bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
```
注：请按照命令行提示安装anaconda，所有选项输入yes)
激活conda环境：
```
$ source ~/.bashrc
```
测试是否安装成功：
```
$ conda -V
```
若安装成功，则会显示： conda 4.8.2

安装python3.7.6（若使用Anaconda3的base环境，默认是python3.7.6，则不需额外安装）

创建新的conda环境：
```
$ conda create -n py37 python=3.7.6
```
激活python3.7:
```
$ conda activate py37
```

安装gcc（如果机器已经安装gcc，请忽略）

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install build-essential

安装pytorch (version 1.5.0)

CPU版本：

$ conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cpuonly -c pytorch

GPU（CUDA10.1）版本：

conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

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