Windows10安装CUDA和cuDNN
前言
我们都知道，CUDA和cuDNN是用来加速深度学习计算的，那么怎么在Windows上面安装CUDA以及cuDNN呢？
准备阶段
1 自己电脑上应该有Nvidia显卡，显存最好8G或者8G以上，当然4G或者6G也行，只不过就是Batch size 设置小一点
2 查看Nvidia显卡版本，一般Windows上有显卡的话，显卡驱动都是自动安装的，所以我们可以通过命令行，然后输入Nvidia-smi来查看自己电脑上的驱动版本:
这里我的显卡驱动版本是432.0 ，CUDA版本为10.1，这里 需要注意下，如果您的GPU在这里已经提示了CUDA Version版本，您需要在系统盘下的C:\Program Files 和 C:\Program Files (x86) 找找有没有CUDA相关的文件夹存在，如果有的话，就不用重新安装了，如果没有的话，需要手动进行安装，这里我也不确定通过nvidia-smi查看前，是否显卡已经预装了CUDA，查阅了一些资料，貌似这个查出来的版本是指该显卡支持的最高的CUDA版本，原文链接
安装CUDA ToolKit
选择合适的版本进入，按照以下方式选择
下载后安装
1 同意安装
2 选择自定义
3 默认所有组件，下一步
4 记住这里的安装路径，可以自行改变，我这里由于使用的固态，所以默认就在C盘了
5 开始安装
开始安装cuDNN
注意这里需要你有个Nvidia的账号使用自己的Email注册就行
下载结束后，解压
将这三个文件夹的内容复制到之前提示你记得三个路径，其实没改过的话默认是
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
将cudnn文件夹里三个文件里的内容复制到上面文件里相同名字的文件夹下，即可。
CUDA环境变量
这个会自动生成
再在环境变量中添加以下路径：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp
也有可能在系统路径中已经有了这些路径，就不用添加了
这就装好了CUDA和cuDNN，这就可以后续的实验了，也可以查看cuDNN版本
记事本打开
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include\cudnn.h
可以看到版本号
Pytorch
点击进入
可以下载对应CUDA10.1版本的pytorch的whl文件进行安装，因为CUDA 10.1版本在Pytorch官网上是没有的,
cu后为cuda版本，torch后为torch版本，torchvision后为torchvision版本，cp后为python版本，最后面代表windows64位