解决torch.cuda.is_available()一直返回False的玄学方法之一

一直用的TensorFlow（keras）来完成一些工作，因许多论文中的模型用pytorch来实现，代码看不懂实在是不太应该。正好趁此假期，疫情原因无法出去浪，在家学一下pytorch。

游戏用笔记本自带GeForce 1050显卡，可用GPU，想着不用白不用，先装一个GPU版本再说。但是我按照网上的所有方法，torch.cuda.is_available()总是返回False。有轻微强迫症的我，不解决掉是睡不好的。

首先说一下我所做的工作顺序。说不定能有参考。（系统：WIN10）

1.安装CUDA
此处有其他大量且优质的帖，故不在此详述。我自己的机器支持CUDA10.2，但是我安装的是CUDA10，按理说应该版本是向下支持的。安装正确在cmd中敲nvcc -V能显示即可。

NVIDIA-smi命令截图如下。感觉是没什么问题的，驱动版本也挺高。

2.安装对应版本的pytorch
首先想到的肯定是官网安装。conda+重新开放的清华源=神速。此处是我自己的一个大坑。

3.安装cudnn等
同样，有大量帖子教学。我是在一直失败，走投无路，抱着安装一下试试的想法，结果并无卵用。

玄学解决

网上的攻略说产生此类问题的主要原因在于驱动安装的不正确。但我自己的情况并不符合。
在搜了大量的帖子无果后。偶然发现，使用官网conda命令下载的，居然全是CPU版本。

无论我怎么尝试使用conda下载任何版本，都是cpu版本的。可能是清华源的问题？？我不知道，毕竟小白一枚。。

既然conda无法用，那就用pip。官网的pip命令，不知道是不是我的问题，就算使用各种源，速度也超级慢，还会中断，700M+硬是下不下来。无奈使用本地下载方法。
在此处寻找符合自己版本的pytorch-cuda版本，torchvision版本下载。
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
（速度同样极慢！但是不会断了。。。。勉强能下）

下载后pip install xxx(下载下来的文件名) 安装即可。

接下来就见证奇迹了。但是奇迹是怎么发生的，conda为什么只能下cpu版本，我一直没有搞明白。欢迎各路大神指导，学生虚心求教。