（之前为了安装tensorflow-gpu，看了网上的很多教程，都写的五花八门的。虽然最后是装成功了，但是真的费了很大的劲，花了很多时间。个人的经验是，GPU，CUDA，cudnn还有各种包的版本之间的对应很重要，所以为了安装成功，最好是找一个已经安装成功，并且和你的机器、操作系统、硬件、软件等都非常相似的人写的教程，照着安装，这样成功的几率会比较大（如果有更多的需求可以考虑容器）。这次看了深度之眼余老师的视频，发现他把CUDA，cudnn，pytorch的安装讲的很简单，真的是对我这种小白很友好，所以记录下）
首先说明，这里主要是要安装GPU版本的pytorch，还附带了conda虚拟环境安装和pycharm安装。我用的操作系统是win10，安装的CUDA版本是9.2，显卡是GTX1060。
下面就开始吧：（在这之前最好确定已经安装好了显卡的驱动）总体的步骤为：Anaconda安装->pycharm安装->CUDA安装->cudnn安装->pytorch安装（含conda虚拟环境安装，pycharm安装）
一、Anaconda安装
Anaconda下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
选windows下的python3.7的64-Bit下载。
下载好以后，双击exe文件直接安装。安装过程中一直用它默认的选项就好了，需要注意的是，在下面这一步，这里要注意选择把Anaconda加入到系统环境变量。
然后可以查看anaconda是否安装成功，打开cmd，输入conda，回车。
如果出现类似下面的信息，就是安好了。
二、pycharm安装
去pycharm官网下载→https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
下载windows的Professional版本。（Professional版要破解，如果不想破解，下载免费的Community版就好了，两者差别很小。）
然后双击exe文件安装，安装过程中一直用它默认的选项就好了，需要注意的是这一步，这里要注意选择把pycharm加入到环境变量。
因为下的是Professional版，要破解，至于怎么破解，也挺简单的，自行百度谷歌下吧，这里就不写了。
三、CUDA安装
因为这里是为了安装pytorch，先去pytorch的官网查看pytorch支持的CUDA版本→https://pytorch.org/get-started/locally/
从下图可以看到，pytorch支持CUDA9.2和10.1，所以这里选择下载CUDA9.2。
CUDA9.2的下载地址→https://developer.nvidia.com/cuda-92-download-archive
点windows，x86_64，10，exe(local)，选base installer的download，下载。
双击exe安装
下面检查CUDA是否安装成功
使用cmd进入这个路径（实际上就是CUDA安装在你电脑里面的路径，因人而异）
执行命令: nvcc -V
出现下面类似的结果，就是安装成功了
四、cudnn安装
cudnn下载网址→https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download。cudnn需要登录账号才可以下载，可以直接注册一个账号。
注册好账号然后登陆，然后就可以下载了。下面开始下载和安装。
勾选下面图中这个
点击如下图所示的地方进行下载。
把这个下载好的cudnn压缩包解压，将解压后里面的三个文件夹
粘贴到之前的CUDA的文件夹下面，如下图所示。
下面检查cudnn是否安装成功
用命令行cmd进入下图路径（下图这个路径在之前说的那个CUDA所在的路径的下面，仔细找找能找到的）
输入命令：bandwidthTest.exe
如果出现pass就表示安装成功
也可以输入命令：deviceQuery.exe
出现了下图的CUDA版本号，GPU型号，还有PASS等信息，就说明CUDA和cudnn安装成功了。
五、pytorch安装（含conda虚拟环境安装，pycharm安装）
先下载pytorch
pytorch下载地址→https://pytorch.org/get-started/locally/
选下图这些
复制这个网址，进入
下载这两个文件，文件名中的cp37代表对应python3.7
下面创建虚拟环境
打开pycharm，点最下面的Terminal
输入这个命令用以创建虚拟环境：conda create -n pytorch_gpu python=3.7
上面的命令中的pytorch_gpu是你给你的虚拟环境取的名字，不一定叫这个名字，可以自己取
在创建的过程中会有一条下图这样的提示，这是虚拟环境保存的地址，要记录，等下会用到。
创建好之后，输入命令conda activate pytorch_gpu进入虚拟环境
出现这个就说明进入虚拟环境了
下面在刚才建立的虚拟环境中安装pytorch
还是在之前那个地方，输入命令 cd XXXXXXXXX
命令中的XXXXXXX表示你自己pytorch的下载后的保存路径
输入 pip install torch，然后按下Tab键
命令自动补全为下图，然后回车安装。
成功后会出现如下提示
输入 pip install torchvision，然后按下Tab键
命令自动补全为下图，然后回车安装。
然后检查pytorch是否安装正确
先新建一个pycharm项目，如何新建可以自行百度
然后把项目和刚刚安好pytorch的虚拟环境关联上，如下图，进入pycharm的设置
如图点击
然后如下图点击
进入之前记录的你虚拟环境保存的地址，点python.exe，此时红框中就会出现类似的地址。然后点OK
等待一会，就关联成功了。
然后检查pytorch是否安装成功
在这个pycharm项目中，新建一个python file，输入如下命令：
import torch
print("pytorch version:{}".format(torch.version)) # 查看pytorch 版本
print(torch.cuda.is_available()) # 查看是否支持GPU
如果出现提示：
说明pytorch安装成功
