华南技术栈CNN+Bilstm+Attention

现在的情况

已安装 cuda cudnn anaconda pycharm

cuda 9.0对应的cudnn已经安装，对应的python是3.7和以下

尝试过anaconda添加源 创建新环境创建不了

目标：配置Win10下 的pytorch
下面是自己两天的努力过程和报错：
希望得到指点！！

基本介绍
bilstm介绍：（用的是微信登录）

实现代码
attention介绍
bert层 （大部分来源于cbow）
做预训练，
一个很不错的bert讲解

该博主 bert+cnn也给了代码
包括attention 机制，
总之该博主是个宝藏博主 ，
txt和CSV 的区别，
（不是很清楚。。）
对txt进行数据划分

训练的时候 好像还要用 cuda

我自己安装的9.1版本的。对应的python是3.7 以及以下。

然后验证一下 算是安装好了。

安装完还是用不了。
找了个不用GPU的方法
当然我肯定想用，，先试试再debug
于是第二天再找，注意版本对应关系。
艹。。显卡原因。最低的cuda都是10.2.。。离谱，还是用CPU试试吧。

纯纯看不起9.1的人哇。。

最终采取anaconda路线来搞定环境问题

装就完事了 其实还挺好用（这个好处是顺带自带了 动手学深度学习李沐那个记事本，应该可以用）
然后完美的搭建方案应该是这个，步骤靠谱
然后卸载重装cuda
这个是重装 比较细致的教程

pycharm安装torch和cuda（在anaconda创建的新环境下）

cudnn下载需要密码，账号邮箱89，密码Szy73041
这是我的cuda版本对应的cudnn

完成下载之后解压放到对应文件夹。分别对应的复制进去文件夹，相当于是一个补充的作用。
验证：

win+R，cmd打开命令窗，输入： cd /d C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing
Toolkit\CUDA\v11.3\extras\demo_suite 回车切换路径 输入：bandwidthTest.exe
显示PASS则安装成功 输入：deviceQuery.exe 显示PASS，则cuda和cudnn均安装成功。

两个pass。。。。真的泪目，，，应该是安装成功了，

这一篇完美解释了anaconda环境导入到pycharm
主要是查看anaconda配置python目录的位置，但是我觉得不需要那么麻烦好像。
一会直接看看在他最后的目录看看能不能找到。
所以接下来的思路是在anaconda中配置好python解释器，然后导入到pycharm。
，
anaconda需要在一个配置文件里面更新一下源，

创建虚拟环境失败报错之后，最后的倔强

(base) C:\Users\Administrator>conda create -n pytorch python=3.6
Collecting package metadata (current_repodata.json): failed

ProxyError: Conda cannot proceed due to an error in your proxy
configuration. Check for typos and other configuration errors in any
‘.netrc’ file in your home directory, any environment variables ending
in ‘_PROXY’, and any other system-wide proxy configuration settings.

太累了。。。这样。（又在想要不要换CPU了）