首先我们要确定本机是否有独立显卡。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡。

安装pytorch，有两种办法，一是pip，二是conda。不管什么样的方法，首先，都要安装最新的anaconda。

在之前的一篇文章联邦学习基本算法FedAvg的代码实现中利用numpy手搭神经网络实现了FedAvg，相比于自己造轮子，还是建议优先使用PyTorch。

这里我选了CUDA Toolkit10.5的版本，至于选择哪个版本，个人认为应该没多大差别，一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上。

ResNet18的搭建请移步：使用PyTorch搭建ResNet18网络并使用CIFAR10数据集训练测试 ResNet34的搭建请移步：使用PyTorch搭建ResNet34网络 ResNet34的搭建请移步：使用PyTorch搭建ResNet50网络...

更新提醒：本文已过期，PyTorch1.5正式版已在2020年4月21发布，Windows下安装最新的PyTorch1.5请移步本人另一篇博客：Windows下安装PyTorch1.5。

下载MGN-pytorch：https://github.com/seathiefwang/MGN-pytorch

# 1.进入已保存环境的镜像（reid_mgn:v1（8.48G）、pytorch/pytorch:1.0.1-cuda10.0-cudnn7-devel_mgnreid（6.37G））

深度学习，一直在了解之中啦！不过由于数学基础的问题，始终在门口徘徊，最近发现了一些有趣的内容，分享一下，希望大家都能早日入门！

https://gitee.com/kumatea/pytorch-aarch64