WIN10+Anaconda3(Python3.7)+CUDA10.1+Pytorch1.51+Pychrom2020
0.安装设备：
DELL M6800 with M4800MQ and K3100m and 24G_RAM
NVIDIA在2020年6月底更新了一批老显卡的驱动，所以K3100m也可以支持CUDA10.1，对应于Pytorch1.51GPU版。
遗留问题： 新版pytorch均不支持旧显卡的GPU运算支持！！！本帖可作为PytorchGPU版的安装指示教程。
推荐：安装PytorchGPU版本，因为GPU版可以当CPU版使用，反之不行！
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下面开始装机…
目标：WIN10+Anaconda3(Python3.7)+CUDA10.1+Pytorch1.51+Pychrom2020
注意：相关软件模块的安装检验方法附在文末！
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1.先解决硬件相关问题
a. NVIDIA显卡驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
b. NVIDIA显卡驱动(>=426.78)与CUDA版本(10.1)匹配查询地址：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
c. CUDA(10.1)下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
d. cuDNN(V7.65)下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download（需要注册一个NVIDIA账户–免费！）
按顺序依次安装：显卡新驱动>>CUDA>>cuDNN(将解压文件夹复制到CUDA安装目录下的同名文件夹即可)!
要点截图：
2.安装Anaconda3
Anaconda3是一种开源的Python包管理器，用于高效管理Python以及其相关工具包，例如：比如：numpy、pandas等。与Pychrom联用，是我目前使用过最为便捷的管理方案。(已安装的Anaconda3中，带有Python3.7以及部分工具包！)
a. Anaconda3下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual
b. Anaconda3安装：常规安装，可根据自己的需求更改安装地址。(本人使用默认！)
c . Anaconda3安装完毕后，进行环境变量设置。
要点截图：
3.使用Anaconda3环境安装Pytorch1.51
安装途径的两种选择(推荐b方案；a方案的速度极其之慢，超乎你的想象的慢！)：
a. 官方地址下载命令地址:https://pytorch.org/get-started/locally/
将上红框内的命令复制至电脑的命令提示符编辑器(cmd,WIN+R>>输入“cmd")
b. 清华镜像下载命令地址：按下列顺序依次输入cmd指定Pytorch资源途径>>安装Pytorch！
指定Pytorch资源途径命令(在cmd中操作，以下命令为依次，连续操作！！！)：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
>>
安装Pytorch命令：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 (注意：cudatoolkit的版本应一致！)
这里就不配图了！！！
**下面为进入cmd管理员模式的方式(win10)，**有网友反映cmd常规模式的安装可能会存在一定几率报错！！！
4.安装Pychrom
a. Pychrom下载地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
如果有使用权限就点击红框内的Download(在校学生可凭学校邮箱申请免费使用！一般立即申请，立即通过！)。若无权限，点击蓝框里面的Download安装！
安装过程：常规安装（注意：在安装即将完成时，勾选”环境变量设置，避免再次设置环境变量！！！）
b. Pychrom关联Anaconda3
安装设置完毕！开心滴玩耍吧！
附：软件模块检验代码*
a. CUDA&cuDNN安装检验：
（cmd编译器 WIN+R>>cmd)
- 指定文件路径（按自己实际安装路径指定）：cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
- 运行 nvcc -V
b. cuDNN安装检验：
（cmd编译器 WIN+R>>cmd)
- 指定文件路径（按自己实际安装路径指定）：cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite
- 依次输入>>回车： bandwidthTest.exe // deviceQuery.exe
c. Anaconda安装检验：
（cmd编译器 WIN+R>>cmd)
- 输入：conda
d. pytorch&Pychrom安装检验：
- 在pytorch中新建一个python项目，输入：
import torch
print(torch.__version__) #输出Pytorch的版本
print(torch.cuda.is_available())
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