本文实现了Windows10下GPU版本的pytorch的安装，用到的软件主要包括：CUDA 10.2 + cuDNN + Anaconda + pytorch1.6.0 + torchvision0.7.0。这里说明一下，大家可以根据自己安装的CUDA选择适合自己的pytorch和torchvision版本进行下载和安装。
CUDA和cuDNN的安装可以参考：Windows10下安装tensorflow-gpu(2.2.0)安装教程（避坑+保姆式教学）
一、whl下载
如果直接使用anaconda安装，即使添加了清华源速度也很慢，所以我们下载whl进行安装会大大减少时间成本。
pytorch的各种whl的下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
因为我的CUDA是10.2版本，所以在cu102的目录下找到了自己需要的whl，分别是
- cu102/torch-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
- cu102/torchvision-0.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
二、安装pytorch1.6.0 + torchvision0.7.0
打开Anaconda Prompt，切换到whl的路径，依次输入以下命令即可进行安装即可。因为pytorch需要先安装依赖包future，torchvision需要先安装依赖包Pillow，用清华源提前安装可以节约时间。
Anaconda相关操作可以参考Anaconda虚拟环境安装Jupyter Notebook并更换默认工作目录详细教程及使用攻略
# 激活虚拟环境
activate DL
# 切换路径
D:
cd D:\xylfile\study\whl
# pip方式安装
pip install future==0.18.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install torch-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install Pillow == 7.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install torchvision-0.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl三、验证pytorch能否使用gpu加速
打开虚拟环境对应的Jupyter Notebook进行验证
import touch
touch.__version__ # 查看pytorch版本
torch.cuda.is_available() # 判断pytorch是否支持GPU加速
torch.version.cuda # 查看CUDA版本
torch.backends.cudnn.version() # 查看cuDNN版本
torch.cuda.get_device_name(0) # 查看显卡类型结尾 & 彩蛋
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