由于笔者自己在下载pytorch的时候，踩过诸多坑。一直想着出一套完整的教程，但是时间久远，很多之前保存的下载过程图片都没有了。
特写此篇，来进行一下小小的参考。（第一次写，请见谅~（抱拳！））
首先要查看自己电脑上的NVIDIA、CUDA信息
然后安装对应的CUDA（版本可小于等于电脑对应的信息）
英伟达官网下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
下载完CUDA之后，要安装与其对应版本的cuDNN（必须对应！！！ ）
接下来就是进行Pytorch的安装
我推荐是使用的是Anaconda进行pytorch进行安装下载，因为便于管理。
Anaconda详细安装及使用教程（带图文）链接：https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148
pytorch安装https://blog.csdn.net/qq_45281807/article/details/121294644
但是！！！安装这种方法可能会一直显示false，因为清华源不支持pytorch了，如果用conda默认下载的，会出现cpu的版本。
这个时候，我们就需要手动下载安装包，进行配置咯~
手动下载配置：
不使用命令，离线下载之后安装即可（根据官网的下载命令查找对应版本号）CUDA,Python，torch，torchvision版本号一定要对！！
各种版本的torch，torchvision，torchaudio下载链接表单https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
安装上述.whl文件
pip install wheel
pip install 路径文件名.whl
验证下载Pytorch是否成功
python import torch import torchvision print(torch.cuda.is_available())
返回True表示CUDA配置成功~
参考教程：
- win10 安装Pytorch GPU版+CUDA+cuDNN（篇幅较长保姆教程） (含CUDA11.1与cuDNN8.0.4安装包）解决torch.cuda.is_available()一直返回False的玄学方法之一环境配置—Cuda和Cudnn版本对应关系Anaconda+cuda+cudnn+Pytorch全家桶安装Anaconda详细安装及使用教程（带图文）
