1080面对Transformer连勉强也算不上了，还是要去用小组公用的卡
完整记一个环境配置，方便后面自用✍️
nvidia-smi查看GPU信息
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CUDA版本12.2
conda -V查询conda版本
22.9.0
新建conda环境
准备装python3.8
conda create --name caiman python=3.8.2
激活新环境
conda activate caiman
安装pytorch
IRRA需求是1.9.0
CUDA12.2还没有对应的正式版本，所以装的预版本
安装命令官网https://pytorch.org/get-started找对应
conda命令安装失败，原来一直用的pip所以还是换回pip命令（熟悉些）
（个人习惯）pip的默认源设置为清华源
python -m pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url https://tuna.tsinghua.edu.cn.simple
pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121
还是慢…
应该要重开一下终端的（下次注意）
查询是否成功安装pytorch（踩过坑：cuda和pytorch版本不匹配，根本没用上gpu）
(caiman)... :~$ python
>>>import torch
>>>print(torch.cuda.is_available())
Ture #这样成功，False再检查一下版本是不是对应
>>>torch.__version__ #顺便再看一眼pytorch版本
'2.2.0.dev20230913+cu121'
太多要装的包一下子不好想，干脆把项目先传进去，缺什么pip install什么
after long time（而且only传了一个最小的数据集)
值得注意的是yaml pip install yaml不成功，应该是pyyaml👇
pip install pyyaml
python进度条库tqdm，值得下载👍
pip install tqdm
还有nvitop可以监控GPU使用情况
pip install nvitop
这俩都是我用习惯了的小工具，现在才发现是另外安装的，没有还真不习惯，安装也很简单，直接pip；使用命令nvitop -m full实时展示显卡全部信息。
