cuda安装以及conda安装对应版本的pytorch-gpu
@[TOC] conda安装pytorch-gpu
参考资料
（1）PyTorch（GPU版）详细安装教程（b站视频）
https://www.bilibili.com/video/BV1Rz411e7eJ?from=search&seid=2681659812081276827
（2）实验室兄弟自己写的安装方法
https://blog.csdn.net/zengding5524/article/details/109484757
（3）相关网站
CUDA下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDNN下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
pytorch下载：pytorch.org
步骤
CUDA 和 CUDNN 下载
（cuda 和 cudnn 一定要下载对应版本）
cuda 和 cudnn下载对应版本
（1）首先查看自己的cuda版本
（注：在右上角，显示您的显卡目前的cuda驱动版本，比如上图显示为11.0，要注意，这里并不是表明您已经安装了cudatookit，仅仅代表，您当前驱动可以支持的cuda最高版本）
（2）去NVIDIA官网下载对应版本的CUDA 和 CUDNN
CUDA下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDNN下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
（注：小于或等于11.0版本的CUDA都可以下载安装）
！！！但一定要注意CUDA 和 CUDNN版本号一定要相对应！！！
（3）我这里下载的是CUDA 11.0 和 与之对应的CUDNN
(这里有点懒请你参考这个B站视频，我觉得很详细！)
https://www.bilibili.com/video/BV1Rz411e7eJ?from=search&seid=2681659812081276827
（等我以后哪天心情好了来手动更新安装方法吧，哈哈哈哈先凑合看视频吧）
CUDA 和 CUDNN安装
（4）完成下载后，安装CUDA（推荐使用系统默认安装路径）并且将CUDNN拷贝到CUDA文件下
（5）并且配置CUDA的环境变量
torch-gpu版本安装
（接下来是重中之重）
新建一个虚拟环境
（解释一下为什么要新建一个虚拟环境，方便你用不同版本的python打开不同版本类型的库，如：python3.7下的TensorFlow、python3.8下的pytorch）
如果你对conda基本命令还不太熟悉可以参考我写的这个博文，
https://blog.csdn.net/Owenhhhh/article/details/112765017
希望能给你提供有所帮助。
或者你如果先麻烦，下面这个图有常用的命令
（1）打开conda 命令行
（2）新建虚拟环境（python3.8版本）
输入如下代码：
然后会自己检测并下载所需要的库
新建虚拟环境后，进入该虚拟环境（torch-gpu）
安装pytorch
！！！这里是重点！！！
网上很多代码都是这个
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch
但是会导致一个问题pytorch11.0太大了无法直接下载，会下载失败
所以我们这里选择离线方式下载
进入清华镜像找到对应的版本信息：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
单击将对应版本下载下来，
然后离线安装下载的torch版本，再安装其他的相关东西（如torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0）
！！！注意版本一定要相同
这里可以参考我兄弟的博文，挺详细的，我太懒了不想写了
https://blog.csdn.net/zengding5524/article/details/109484757
！！！唯一要注意的是！！！
安装步骤是，先安装离线下载的包，在conda install 要在线下载并安装的包，
离线下载的包安装代码可以是：
conda install --use-local c/地址/torchvision-0.8.1-py36_cu110.tar.bz2
（或者）
conda install --offline c/地址/torchvision-0.8.1-py36_cu110.tar.bz2
（后面跟的是文件的绝对地址）
（可以直接把文件拖进去 地址就跟着录入进去了）
离线包安装完成后，再输入一次
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch`
（这里就会只下载cudatoolkit=11.0 和一些需要的小插件）
下载完成即安装成功！
finish！ 恭喜你
测试是否安装成功
安装成功后，打开python，测试一下GPU 版本的pytorch是否安装成功
like this 就是安装成功的标志！
congratulation！