记录一下自己GPU版PyTorch和MatConvNet（MCN）的安装过程。
安装环境
- Windows 10 专业版
- 处理器：AMD Ryzen 7 3700X 8-Core Processor 3.60GHz
- GPU：NVIDIA GeForce RTX 2070 SUPER
- MATLAB R2017b
PyTorch安装
首先Amway一篇文章：windows10下安装GPU版pytoch简明教程。这是我看到的安装GPU版PyTorch最靠谱的一份教程了。之前笔电的940MX小显卡总是用不了，用这份教程也成功发动了。我的安装过程与这篇文章几乎相同，简单记录一下，细节可以参考该文章。
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下载VS2017社区版，安装C/C++开发包
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更新NVIDIA驱动
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安装CUDA 10.2（与教程10.0不同，后来安装MCNet也会出错）
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安装cuDNN v7.6.5，for CUDA 10.2，并添加系统变量
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用Anaconda傻瓜式安装PyTorch（最好使用清华源，否则会很慢，下载过程网络出错概率也很大）。或者去https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html下载安装包，再用pip install安装，也是可行的。
> conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
MatConvNet安装
安装PyTorch时安装了CUDA 10.2，在安装MCNet时会出错，又安装了一个CUDA 10.0。相应地，安装cuDNN v7.6.5，for CUDA 10.0。这一次不用添加系统变量了。
安装过程中一个常见的错误是找不到cl.exe，可以将对应版本的cl.exe所在目录添加系统变量。比如我添加的目录就是C:Program Files (x86)Microsoft Visual Studio2017CommunityVCToolsMSVC14.16.27023inHostx64x64。
安装过程中在nvcc_compile时还会报一个错误，要在 C:Program Files (x86)Microsoft Visual Studio2017CommunityVC 下创建bin文件夹。
可以先把这些事情处理掉，安装过程中就不会报这些错误了。
安装过程参照官方教程。
- 下载解压安装包。假设目录是root
- 打开MATLAB运行如下代码:
> mex -setup mex -setup C++
> cd root
> addpath matlab
> vl_compilenn('enableGpu', true, 'cudaRoot', 'C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0', 'cudaMethod', 'nvcc', 'enableCudnn', true, 'cudnnRoot', 'C:cudnn_10_0');
- 测试是否安装成功：
> vl_testnn('gpu', true)
至此，就安装完成了。
装机配置
顺道记录下之前装机的配置和价格。疫情期间内存涨价，以及考虑到开学后电脑要带到学校，所以装了个11×17×30cm的小机箱，相应的买了小主板小显卡，所以性价比大跌。装大机箱的话，应该能便宜不少。
| 部件 | 型号 | 价格 |
|---|---|---|
| CPU | AMD 3700X | 2199 |
| 主板 | 华硕 ROG STRIX B450-I GAMING | 1099 |
| 内存 | 海盗船 复仇者LPX DDR4 3000 16GB ×2 | 599×2 |
| 硬盘 | 三星 970 EVO MZ-V7E500BW 500GB SSD | 749 |
| 显卡 | 微星 万图师2070SUPER VENTUS OC 8G 显存 | 3999 |
| 其它 | SGPC 买的 600W电源 小机箱 小风扇 显卡延长线 | 1126 |
总计10375。华硕的这个小主板最高只支持32GB的内存。
用鲁大师娱乐一下，大概是57w分左右。