Win10自行安装Pytorch
1、首先安装Anaconda + Pycharm，这里不做详细解释（Pycharm自行考虑是否需要安装，可用其他软件代替，如spyder）
Anaconda安装网址 https://www.anaconda.com/products/individual
Pycharm 安装网址 https://www.jetbrains.com
（现在在Anaconda安装之后现在可以直接勾选安装pycharm，无需在官网下载，如果使用软件破解了Pycharm，则无法访问Pycharm官网）
2、查看自己电脑的显卡驱动型号（可以更新驱动https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn）
使用win+R，输入cmd，打开控制台，输入两行：
1
2
cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
nvidia-smi
3、查看显卡驱动对应的CUDA版本限制，安装对应版本的CUDA
登录CUDA官网下载驱动型号对应版本的CUDA
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
4、安装cuDNN
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download（如果之前没登录过，需要注册账号）
查找自己的CUDA安装路径，如我的是： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1，记这个目录为A1。
将下载的cuDNN解压，得到一个cuda的文件夹。
将下载压缩包 cuda\bin 目录下的.dll文件复制到 A1\ bin 目录下
将下载压缩包 cuda\include 目录下的.h文件复制到 A1\ include 目录下
将下载压缩包 cuda\lib\x64 目录下的.lib文件复制到 A1\ lib\x64 目录下
修改环境变量，在系统变量中加入： A1\lib\x64
5、登录Pytorch官网下载对应CUDA版本的Pytorch
此处可能需要先新建一个conda环境，并换国内镜像源，可满速下载。
6、安装结束后，在对应环境的Python解释器中输入如下命令，如果正常输出，就说明安装成功
1
2
3
import torch
torch.__version__ #查看torch是否可用
torch.cuda.is_available() #查看GPU是否可用
输出：
1
2
'1.6.0'
True