cuda+cudnn+anaconda+pycharm(安装pytorch)

1.安装cuda
安装cuda之前应该查看自己电脑适合什么版本可以先将驱动升级（这一步很重要，比如驱动精灵之类的驱动更新软件）
电脑右键→NVIDIA控制面板→系统信息→组件：可以看到下面的NVCUDA这里面显示是你可以装的最高版本

在这里我们已经知道我们的驱动适应的最高版本的cuda，因此下一步就是去官网下载对应版本的cuda：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

我们的最高版本是10.2，但在这里我选择安装cuda10.1，下载完成之后直接安装，里面安装的过程默认所选就行。
查看我们安装的cuda版本：cmd进入命令提示符中输入nvcc --version

2.安装cudnn
cudnn其实就是cuda的一个组件，在NVIDIA官网上找到就行：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

上面可以直接找到对应版本，之后就是解压，将解压的文件放入安装好的cuda里面，具体过程如下所示：
解压后的文件

然后将这个文件复制到‘C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1’

之后就是测试cuda+cudnn环境是否配置成功，直接在文件夹‘C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite’上打开cmd（就是保证当前运行的路径是该文件夹中），输入bandwidthTest，然后最后出现PASS，说明一起成功，如下图所示

3.安装conda
安装conda也要找到对应版本

这里面我们选着Anaconda3-5.2.0
各版本：https://www.jianshu.com/p/f582f2a21152
conda安装一般不建议装在c盘，可以自己在另一个盘里面创建Anaconda3的环境

安装anaconda至关重要的一步就是选中下面两项：

安装好之后打开cmd输入：conda -V

添加镜像源，提升包的下载速度

conda config --remove-key channels #这一步如果有错误就直接运行一下一步
#添加镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
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/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2

#显示检索路径
conda config --set show_channel_urls yes

#显示镜像通道
conda config --show channels

4.pytorch
先创建pytorch的虚拟环境，输入下面的命令：

conda create -n pytorch python=3.6

虚拟环境创建好了之后，进入虚拟环境：

activate pytorch

之后就是安装pytorch，进入官网查找对应版本：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

找到你需要的版本复制那一行命令，直接在我们上面进入的pytorch虚拟环境中进行安装，安装包一次没装好，就在运行一次上面的命令。
检查GPU是否安装成功：
虚拟环境里面进入python编译环境，直接输入python就行，然后依次执行下面命令

import torch
print(torch.cuda.is_available())

输出True表明安装成功

5.安装pycharm
不会吧不会吧，还有人不会安装pycharm，不会自己百度。