anaconda3在win10环境下安装pytorch0.4 + cuda9.0

前言
一、安装torch与torchvision
初次安装的时候，没有经验，在安装CUDA时踩了很多坑，各种帖子都看了，比如去官网下载最新的驱动，用DDU将电脑上的显卡卸载干净等，最后还是没装上CUDA。果断放弃了。
最后看了各种资料突然发现 ，原来使用 conda install pytorch -c pytorch 命令安装pytorch时，就默认安装了CUDA！！！天了噜，折腾了那么多时间！不过也各有利弊吧！
默认安装的是cuda8.0版本，若安装其他版本的cuda,请用参数指定即可，比如我安装cuda9.0 就使用命令 conda install pytorch cuda90 -c pytorch 即可，其他版本的也类似！
上述方式仅是安装了torch模块(实现神经网络需要的核心模块)，但是我们仍然需要一个辅助模块，帮助我们做一些数据处理、数据库加载、视觉图像处理等任务，那就是torchvision模块。 安装命令为 conda install torchvision -c pytorch ,执行这个命令安装的时候，可能会报 PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels的错。这个时候换pip方式安装就行了，执行pip install torchvision即可安装。
二、验证安装
首先进入python的交互环境，执行如下操作，如果打印出模块安装的位置了，即表明安装成功。（当然也有其他验证方式，比如用版本号等，这里不赘述）

>>> import torch
>>> print (torch)

>>> import torchvision
>>> print (torchvision)

三、关于cudann的问题
很多小伙伴可能还不明白cuda与cudann的区别，这里简单说一下。
cuda是英伟达推出的一个并行计算平台，即所谓的GPU加速计算，它是一个框架模型。
cudann呢，是专门针对深度神经网络推出的一个加速库，用来提升模型的训练速度等，不是一个必须的库。
博主的电脑上面暂时没有按照cudann，一是因为暂时来说，我还用不到它；二是尝试安装了一下，在VS2017上面验证的时候，遇到了非cudann的bug. 心累就不搞了，以后真正用到了，再更新安装！
学习的过程中遇到了两篇感觉不错的博客，这里分享一下。
pytorch安装 ：https://blog.csdn.net/xiangxianghehe/article/details/80103095
torchvision安装：https://blog.csdn.net/Tan915730/article/details/78954482