显卡驱动版本决定cuda版本，cuda版本决定cudnn版本与pytorch版本

驱动版本390.65,——cuda90——cudnn90——pytorch

版本有一个对不上，torch.cuda.is_available() 都是False

Cuda9.0 搭配 pytorch1.1.0 torchvision0.3.0 torchaudio不用

下载whl文件直接pip install 安装即可

 

1、查看自己显卡驱动版本

C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI>nvidia-smi

NVIDIA-SMI 390.65  DRIVER VERSION:390.65

则显卡支持cuda9.0

下载cuda9.0

进入https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，选择对应的系统配置下载cuda.xxxxxx.exe文件。

点击安装，记住安装的位置（下载后的cudnn压缩包内容复制进去，该文件为了计算卷积）

安装完成cudatookit后，可以看到

在清华源下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud//pytorch/win-64/

在清华源下载cudnn90版本，解压复制到cuda安装目录

或者官网：

https://developer.nvidia.com/cudnn

下载之后

1. 解压：会生成cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录；
2. 分别将cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0对应的include、lib、bin目录下即可。

复制进去即可

 

2、官网查看cuda9.0 支持的pytorch 版本：

官网网址：

https://pytorch.org/get-started/locally/

在pytorch官网，查看先前版本

 

 

 

cuda9.0 只能搭配pytorch1.1.0 torchvision0.3.0

3、安装对应版本文件

pip install torch===1.1.0 torchvision===0.3.0  -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

或者安装pytorch1.1.0

pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl   成功不会失败

然后下载torchvision whl文件

可以在云里面下载，我已上传

然后pip install ..whl即可安装成功

清华源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud//pytorch/win-64/

whl: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html