配深度学习环境要注意的不多，也就
1. 使用nvcc -V命令查看cuda版本，再在官网选择对应版本的pytorch。(是的不要根据python的版本去选择pytorch指令)
2. 用conda安装pytorch可能一直有cpuonly的玄学问题。(哪怕选择的是CUDA版本的pytorch安装命令)改用pip安装。
3. torchtext不会被顺带安装，要安装完pytorch之后pip安装指定版本的。
4. miniconda下一个的安装包默认是在当前的虚拟环境，可以用conda list查看当前环境已经安装的包。
5. 安装torchtext的时候如果torchtext和pytorch版本不一致，哪怕是第二个小数点后的版本不一致，pytorch也会被重新安装。torchtext 0.9.1 和 pytorch 1.8.1刚好对应。妙哉。
6. 能用pip install 安装就尽量不用 conda install ，因为conda 会“好心”地把已经安装的包也给改成对应版本，这样可能引发新的问题。
7. pip install一个包，若环境中已存在这个包的其他版本(无论高或低)，那么会在安装完成后卸载掉。
8. 不要过分迷信官网给的安装指令。pytorch官网中给的安装命令中有的包括torchvision，torchaudio，但是如果不做视觉、声音方面的东西，后面两个包根本没用嘛，比如我做序列处理，需要的torchtext反而没被安装。我先安装torchtext，再安装pytorch才把一篇论文中的模型复现的。
9. 打印CUDA_VISIBLE_DEVICES这个环境变量看看，显示的是你可以用哪几块GPU，如果结果是2,3，那么你在程序中写的gpu_ranks:0实际上是第二块GPU。这也是为什么明明GPU显存看上去很够用，但是报错CUDA out of memory.
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