安装GPU版PyTorch

这段时间准备用pytorch来跑深度学习，之前在anaconda上直接下载的GPU版似乎不能直接使用，问了师兄，原来不仅仅装一个GPU版的pytorch就可以，还要安装对应显卡的一些东西，这过程费了很多时间，所以想把它总结在这里，希望想安装的人少走一点弯路。

1 在NVIDIA官网下载显卡对应的CUDA驱动
下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
点击之后会出现如下图，找到自己电脑对应的版本安装，在右下角点击下载，所占内存有点大的。
下载好后安装在自己想安装的位置。（！这里我安装的时候出现了一点小事故，我原本在C盘新建了一个文件夹拿来安装，但是安装完之后，发现整个文件夹都消失了，我找了好久都没找到。最后，发现这个安装文件怎么跑到这个目录下面了：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1，如何有出现和我一样问题的，可以看看）

这里我提下，CUDA驱动并不是所有电脑都需要安装的，如果你的电脑里有如下这个图标，那么你的电脑很可能已经安装好 了CUDA。

2 下载cuDNN并且安装
在安装之前，看其他博客都说cuDNN的版本要和CUDA的版本相同，但是我的导师说他的CUDA版本与cuDNN版本不相同也可以，事实证明，确实可以！在官网下载cuDNN实在太慢了，所以我把我下载好的cuDNN-9.2版的上传上来，有需要的下载一下！（我的CUDA是10.1的，cuDNN是9.2的，实践出来这样有用）
链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1Nzo2GLJCi9Dz0c9I90KeFg
提取码：23m7

3 安装PyTorch的GPU版
这一步实在太闹心了，从PyTorch官网下载实在太慢，之前换了源，发现还是很慢（原来换源之后的命令行要改变，长见识了！）
3.1 先换为国内的其他源，具体操作方法，参考这个CSDN中阅读数超高的大神。这个大神超级强！！！
https://blog.csdn.net/lambert310/article/details/52412059
3.2 换源之后到PyTorch官网下载对应自己电脑和CUDA版本的PyTorch(注意：如何这里选择的CUDA选择None，那么下载的就是CPU版的)

按照自己的电脑选择好之后，下面会出现一个命令行（这个命令行的使用办法在我的另一篇博客里有讲）。这个有一个很关键很关键的地方一定要注意：由于我们换了源，所以这个命令行最后的 -c pytorch 一定要删除再使用，否则还是从官网下载很慢，慢还不是最重要的，就是它经常下到一般就断掉，怒不可言！！！

那接下来就是让它慢慢下就可以了。。。。
码字不易，觉得解决问题的话留个赞再走呗。。。。