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# Setup Environment
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## 实验环境要求
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### 操作系统
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`Ubuntu 18.04 LTS x86_64`
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**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。
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本实验中测试均在 Ubuntu 18.04 中完成。
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### 编程语言
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`python3.7.6` (`Anaconda3`环境)
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### 学习框架
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`PyTorch==1.5.0`
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### 硬件环境（由低到高排序）
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1. 单机
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2. 单机，单GPU（with CUDA 10.1）
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3. 单机，多GPU（with CUDA 10.1）
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4. 多机，多GPU（with CUDA 10.1）
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## 实验环境搭建
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### 安装anaconda3
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安装教程：https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/#installation
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下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/#linux
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1. 下载命令：(注意：$ 为linux系统下的命令提示符，不属于命令部分)
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$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
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$ bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
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**注：** 请按照命令行提示安装anaconda，所有选项输入yes)
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2. 激活conda环境：
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$ source ~/.bashrc
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3. 测试是否安装成功：
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$ conda -V
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若安装成功，则会显示： conda 4.8.2
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### 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）
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1. 创建新的conda环境：
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$ conda create -n py37 python=3.7.6
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2. 激活python3.7:
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$ conda activate py37
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### 安装gcc（如果机器已经安装gcc，请忽略）
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$ sudo apt-get update
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$ sudo apt-get install build-essential
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### 安装pytorch (version 1.5.0)
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CPU版本：
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$ conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cpuonly -c pytorch
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GPU（CUDA10.1）版本：
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conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
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