GPU版本的PyTorch安装与环境配置

前言：笔者最近打算安装pytorch学习一下，由于各种原因花了一天时间捣腾，最终发现亲测有效的一种方法，安装pytorch需要注意各个部分版本之间的兼容性。

一、安装需求流程

GPU版本pytorch安装需求：

1. cudatoolkit驱动器的安装与下载
2. pytorch的安装与下载
3. cuda的下载与环境配置
4. cudnn的下载与环境配置

因为我们是下载GPU版本的pytorch，因此需要注意你的显卡的配置是否和cuda驱动匹配，此外cudatoolkit与cudnn也需要和cudatoolkit驱动版本相兼容.

二、 步骤1： pytorch与cudatoolkit驱动器的安装与下载

2.1 cudatoolkit驱动器下载

在cmd中使用nvidia-smi查询可以安装的驱动版本
然后用通过表1和表2确定CUDA驱动和pytorch的版本，要求Driver Versiond>384.81的cudatoolkit，也需要注意后面的cuda安装也要和cuda驱动版本兼容.由于我个人配置的电脑Driver Versiond=430.（非截图）因此我选择下载cuda驱动的版本为10.2.

疑难问题：pytorch与cudatoolkit的下载
一般通过pytorch官网给出的命令下载， pytorch官网. 通过官网给出的命令在anaconda的conda中输入该命令下载
问题1：墙内，网络下载慢，即使加载清华源，也需要尝试下载多次才可以成功.
问题2：我使用清华源下载后的pytorch版本为CPU版本，不是GPU版本.
我先给出一般cuda下载方式，之后再给出单独下载GPU版本pytorch的方式