背景介绍
毕业设计代码早就写完，苦于实验室显存与内存均不足，碰运气去了网吧一试，没想到竟然毫无问题，这里记录下来给被设备绊住手脚的同志一点启发。
时间
2019/04
地点
四川省成都市某校门口网吧
价格
这应该是大家比较关注的一点。B区配置：1060-6G+16G = 6元/时；A区配置：2070-8G（也可能6G）+16GB = 8元/时。不知道比各大云服务器怎么样，但是我觉得胜在方便。说句题外话，Floydhub的包月貌似便宜很多，配置也不错。
过程
接下来是重头戏。整个过程分为以下三步：
1.安装CUDA和CUDNN
下载无需多讲，OS+安装CUDA的博客一搜一大堆，过两天我补上一章。重点是大家要考虑好网吧下载会不会因为外网缘故而速度很慢，我建议大家在网速快的地方提前下载好。此外建议大家备齐win10和win7两个版本的安装包，今天我就遇到网吧A区是win10，B区是win7。这里就引出了另外一点，网吧只有win系统，Linux用户可以绕道了，你们迫不得已也可以用下win。我感觉现在win的开发环境已经很稳定了，不像cuda还在7/8时期的错乱。最后一点，安装CUDA第一步是要提取文件，这里默认目录会提示不可写入，换个别的盘就可以了。安装时不要选精简，因为网吧一般没有VS，所以要把VS Integration（好像是叫这名吧）取消，然后就没问题了。需要CUDA编程的，提前装VS，我不用也没装过，就不晃半瓶水了。win7还有一个问题，装完CUDA10.1之后会要求重启，千万不可以，重启就没了。不重启也能用，不放心就用deviceQuery.exe跑一下，看最后是True还是False
2.安装anaconda和IDE
Anaconda的安装和前面一样：提前下载（我在网吧下载就遇到了只有300KB速度的问题）装进U盘带过去按步骤来，不会就找博客。我安装的IDE是anaconda自带的spyder，装完就有，也不必赘述。Spyder的布局可以切换，vscode，matlab，pycharm之类的，调试阶段用的话，整体来说我觉得不错。
3.安装深度学习框架
这一步真是恶心死我了。我这次用的是pytorch，如果还像以前一样用keras+tf也不会这么折腾。pytorch不像tf一样可以设置memory占用率和动态增长，一次就要吃满，这才对硬件有了很大要求。这次安装pytorch，换了清华源，直接装
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0
就会提示pkgs not available in channels xxx，只好
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
而这样的话又会极慢，如果大家不愿意忍耐的话，建议用学校里的ipv6（如果有的话）提前下载whl，梯子违法我不能推荐。
以上问题我在组里的机子装却没遇到，所以说很怪。
我对conda和pip的指令不甚了解，会用而已，如果哪位读者碰巧知道，烦请不吝赐教！先谢谢了
4.其他
在网吧的最大缺点就是每次都要重装，至少要半小时，不过没办法，没钱没设备，建议专门建个文件夹在U盘里把安装包都存好。还有就是加环境变量的问题。不知道为什么网吧的电脑win10在图形界面找不到控制面板，win7倒是没这问题。可以这样解决，win+R打开运行输入：
control.exe
然后高级系统设置和NVIDIA操作面板都好找了，不会就搜索，bing和百度基本都可以解决。
再有什么遇到继续补充，不过应该不会再有了。
每期名句：
绿蚁新醅酒，红泥小火炉
以上