本文已参与 [新人创作礼] 活动，一起开启掘金创作之路。
pytorch安装
安装步骤：
1. 检查是否有合适GPU，如果有，则需要安装CUDA和CuDNN。
2. CUDA和cuDNN下载和安装（非必须）。
3. 下载pytorch的whl文件。
4. 下载torchvision的whl文件。
5. 通过pip进行安装。
6. 通过命令查看pytorch版本，验证pytorch是否安装成功。
先说步骤3、4、5。
登录网址：download.pytorch.org/whl/torch_s…。
选择合适的版本进行下载。笔者下载的版本是cu101/torch-1.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl和cu101/torchvision-0.5.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl。
注：这个网址无论网速快慢，是否翻墙都可以打开。
版本命名解释：
cuda版本或cpu pytorch版本号 python版本号 操作系统
下载之后有2种安装方式：通过命令行进行安装；通过pycharm中的Terminal进行安装。本文选择后者。
在pycharm的终端下先切换到pytorch和torchvision的下载路径，之后执行命令pip install torch-1.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl，返回结果如下：
Processing c:\开发环境搭建\pytorch安装\torch-1.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Installing collected packages: torch
Successfully installed torch-1.4.0
再执行命令pip install torchvision-0.5.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl，执行结果如下：
Processing c:\开发环境搭建\pytorch安装\torchvision-0.5.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Collecting numpy
Downloading numpy-1.19.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl (13.2 MB)
|████████████████████████████████| 13.2 MB 54 kB/s
Requirement already satisfied: torch in c:\users\phmat\.conda\envs\pytorch_1.4_gpu\lib\site-packages (from torchvision==0.5.0) (1.4.0)
Collecting pillow>=4.1.1
Downloading Pillow-8.0.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl (2.1 MB)
|████████████████████████████████| 2.1 MB 37 kB/s
Collecting six
Downloading six-1.15.0-py2.py3-none-any.whl (10 kB)
Installing collected packages: numpy, pillow, six, torchvision
Successfully installed numpy-1.19.3 pillow-8.0.1 six-1.15.0 torchvision-0.5.0
CUDA
CUDA（Compute Unified Device Architecture），是一种由 NVIDIA推出的通用并行计算架构。
cudnn：为深度学习计算设计的软件库
CUDA下载和安装
步骤：
1. 检查pytorch版本所支持的cuda版本，下载对应版本的CUDA
去pytorch官网PyTorch ，在INSTALL PYTORCH一栏 ，查看相应选项，主要是电脑的GPU所支持的CUDA版本，如下图所示：
2. 下载CUDA安装包，下载对应CUDA版本的cudnn安装包
去CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer，选择合适的CUDA版本下载。本文中选择CUDA10.1，如下图所示：
3. 安装并验证安装成功
双击cuda_10.1.105_418.96_win10.exe进行安装。
安装好CUDA之后，进入C:\Program Files\NVDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin\目录，复制此路径，在命令行中进入此路径。之后运行nvcc -V查看版本命令，出现以下提示，表明CUDA已经安装好：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin>nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Feb__8_19:08:26_Pacific_Standard_Time_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.105
cuDNN下载和安装
步骤：
1. 下载cuDNN安装包
去developer.nvidia.com/rdp/cudnn-d…选择合适的cuDNN版本下载（需要先行注册）。本文中选择Download cuDNN v7.6.5 (November 5th, 2019), for CUDA 10.1，如下图示：
再选择cuDNN Library for Windows 10。就开始下载了，文件名：cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32.zip。
2. 安装并验证安装成功
下载完成后解压，生成cuda文件夹，其内容如下图所示：
将上图中3个文件夹下的内容一一复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\下对应文件夹下。bin下的cudnn64_7.dll，include下的cudnn.h以及lib\x64下的cudnn.lib。
命令行进入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite，执行bandwidthTest.exe，结果如下图所示：
再执行deviceQuery.exe，结果如下图所示：
到这里就验证了CUDA版本10.1以及对应的cuDNN安装成功了！
