①确定你的电脑显卡是否支持cuda。可取网站查询：CUDA Zone - Library of Resources | NVIDIA Developerhttps://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus
确保你的显卡驱动更新到最新，以保证能兼容最新版本的cuda。 官方驱动 | NVIDIA下载适用于 GeForce、TITAN、NVIDIA RTX、数据中心、GRID 等 NVIDIA 产品的新驱动。https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn#
②确认显卡支持的cuda版本，很重要！！不然之后下载会因为版本问题导致一系列问题。
查询方法：打开电脑NVIDIA控制面板 — 帮助 — 系统信息 — 显示 — 组件。
查询到你显卡所支持的cuda版本，再去pytorch网站找对应的cuda版本下载命令。
Previous PyTorch Versions | PyTorchhttps://pytorch.org/get-started/previous-versions/
③搭建环境时，确保anaconda支持的python版本与你所搭建的pytorch中的python版本一致。
安装过程：①上anaconda官网下载对应版本的安装包进行安装。此时，需要记住你自定义的安装路径。
②在开始菜单栏打开anaconda prompt命令行窗口，输入
conda create -n pytorch python=3.7
这里的python版本建议与anaconda对应的python版本一致。
③创建pytorch环境后，输入以下代码来激活所创建的环境。
conda activate pytorch
④将前述的显卡对应的cuda版本下载代码复制进去，回车开始安装所需的各种package。
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch
等待安装完成。
⑤验证安装成功。依次输入以下代码，查看是否报错，如果不报错，即安装成功。
python import torch torch.cuda.is_available()
