windows，pychram，python3.7安装pytorch1.5.1（GPU版本从零开始）_torch 1.5.1 cuda 10.2

先决条件：自己安装好pycharm和anaconda，Nvidia显卡驱动
步骤：

1. 从NVIDIA控制面板查看CUDA版本

• 在桌面右键，点击NVIDIA控制面板
  
• 点击系统信息
  
• 点击组件，查看CUDA版本
  

2. 去英伟达官网，下载合适的CUDA版本
   CUDA版本下载
   
   对于上图的第四点这里说一下：
   network：网络安装包，安装包较小，需要在主机内联网下载实际的安装包。
   local：本地安装包。安装包较大，包含每一个下载安装组件的安装包。
   一般下载local。
   3.安装CUDA
   点击下载的exe文件即可，选择要安装的位置。
   
   
   
   
3. 查看·电脑的系统变量
   
4. 验证CUDA是否安装成功
   nvcc -V
   
5. 安装 CUDNN
   安装CUDNN时，要先注册登录，不然进不去下面的网页
   安装 CUDNN
   

• 解压 CUDNN
• 复制 CUDNN 中的 lib、include、bin 至 C:\Program Files\NVIDIA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2

6. 安装 PyTorch

• 打开Anaconda prompt 创建环境;
  conda create -n pytorch_gpu python==3.7
• 进入创建好的环境；
  conda activate pytorch_gpu
• 开始安装 PyTotch1.31
  首先为了下载较快，先设置清华镜像：
  conda config --set show_channel_urls yes
  在执行完成后会在你的用户目录下生成一个.condarc 的文件（一般在C:\Users\你的用户名），编辑修改文件内容为：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
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• 打开下面的网页，并复制运行箭头的语句
  复制运行
  

7. 验证 PyTorch 安装是否成功

import torch

x = torch.rand(5,5)

print(x)
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5

8. 验证 GPU 是否可以使用
torch.cuda.is_available()

输出True即可。