以下内容是博主配了整整两天的结果，所有的建议都是自己亲身试验得到的最好结果，希望大家不要像我做这么多实验、走弯路，这两天真的很让人崩溃。
1、安装CUDA
查看自己的电脑是否支持CUDA，摁下windows键，按下图打开NVIDIA的控制面板
可以看到我的是NVCUDA. DLL 26.21. 14… NVIDIA CUDA10. 2. 141 driver，那么我应该选CUDA10.2或者更低版本
去官网
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
，下载对应版本的CUDA（建议选择10.1，我在选择10.2后无法运行，版本号不匹配，在下载10.2版本之后是发现他是10. 2.8多，我的电脑是10. 2.141就没法运行了）
下载完成！！！进行安装
检查系统兼容ing
同意，并选择自定义安装
打开Driver components》Display Driver，看自己的当前版本，若大于等于新版本将
√
\color{green}√
√
去掉
进行下一步，选择安装位置，一定选择默认位置！！！不要像我一样有强迫症非要改到别的地方！！！（下图为反例）
如果有人尝试下载到别的路径，那么过一会你就会发现CUDA在你的下载路径下消失了！回收站里也没有！amazing！
然后就是静静地等待
检查是否安装成功：打开cmd，输入
nvcc -V
，能输出下图的版本号即安装成功
2、下载cuDNN
CUDNN下载官网：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
进去之后 需要注册一个账号，并进行登录，按照提示进行即可（国外网站会有点慢，如果有VPN建议开启，会快一些，我用了20min左右）
接下来就是无脑的submit，填信息
登陆成功后终于可以开始下载了，勾选
I agree
选择
windows10
下载完成后解压
解压之后打开文件夹，将他的第一个文件重命名为cudnn
将cudnn文件复制，在c盘找到以下路径
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
，
粘贴到这个根目录下
注意的是不要选成Program Files (x86)
现在开始配环境，找到这两个位置，在系统的path下添加这两个环境变量，具体方法不再赘述
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\cudnn\bin
3、安装Pytorch
进入官网
https://pytorch.org/get-started/locally/#no-cuda-1
找到下图位置选择所需配置，注意：要用pip（后续会解释），且一定要和之前的10.1版本对应，否则又要重来了！！！
将最下面的红框区域
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
复制，这时候你可以在cmd下载Pytorch了，直接使用pip安装，但是你会发现太慢导致下载失败！！！
如果这时候使用conda清华镜像安装，虽然会加快速度，但是下载后发现依次运行下列语句
（1）
python
（2）
import torch
（3）
torch.cuda.is_valible()
显示false安装失败（结果显示Ture，安装成功）
所以先打开pip后面的网页，直接进行下载
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
我们来分析下需要下载什么，去掉网址后剩下下面这些
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio===0.7.2
例如：cu101表示cuda10.1，那么需要下载这三项
torch==1.7.1+cu101
torchvision==0.8.2+cu101
torchaudio===0.7.2
直接下载也是下载速度过慢，几kb/s，如果有VPN的小伙伴，可以打开VPN下载，没有的朋友们可以选中这一行，右键复制链接打开迅雷下载进行下图处的操作来下载（
最好是白天，晚上限速
），记住自己的下载路径（我的是在D:\迅雷下载）
（1）下载
torch==1.7.1+cu101
，至于为什么选择cp38的，因为我把cp39下载下来后发现不能运行
（2）下载
torchvision==0.8.2+cu101
同理我选择cp38的（没想到真的对了）
（3）下载
torchaudio===0.7.2
同理选择cp38的
下
载
完
成
后
，
打
开
c
m
d
，
注
意
一
定
要
用
c
m
d
！
！
！
不
要
打
开
a
n
a
c
o
n
d
a
p
r
o
m
p
t
\color{red}下载完成后，打开cmd，注意一定要用cmd！！！不要打开anaconda prompt
下
载
完
成
后
，
打
开
c
m
d
，
注
意
一
定
要
用
c
m
d
！
！
！
不
要
打
开
a
n
a
c
o
n
d
a
p
r
o
m
p
t
，
（因为我都试过，后者还是会因为超时下载而失败）如果你想在某特定的虚拟环境下使用Pytorch，也先这么做
进入之前下载他们三个的路径（我的是这样的）
然后分别在cmd中执行这三句（pip install + 名字，注意加上后缀.whl，先下载torch那个）
pip install torch-1.7.1+cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.8.2+cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchaudio-0.7.2-cp38-none-win_amd64.whl
依次输入这三句检验是否成功
python
import torch
torch.cuda.is_available()
输出结果为True，那么到此恭喜你，你已经成功了！！！
如果你想在anaconda下的虚拟环境使用它，没问题，这里提供一个
投机取巧
的方法：
找到刚才在cmd中下载成功的三个东西，他们在你的anaconda目录下的lib->site-packages，例如我的在
D:\anaconda\Lib\site-packages
，
将他们复制到虚拟环境的lib->site-packages中就可以直接用了（envs表示根目录，里面有你所有的虚拟环境），例如我的是
D:\anaconda\envs\Pytorch_excise\Lib\site-packages
同理检查是否正常工作，依次输入这三句
python
import torch
torch.cuda.is_available()
结果返回True