这几天在下载pytorch和相关附件的时候掉进了很多的坑，看到论坛上很多的方法是采用了linux系统或者在win10下用anacoda来完成的，但是我又懒得下载anaconda_(:3J∠)_
所以这里写一篇避开anaconda，单纯用pip的win10下载教程吧，希望可以对其他人有帮助。
目录
- 一、下载torch和torchvision
- 1.在cmd中用pip下载
- 2.在官网下载wheel文件
- 二、下载cuda
- 三、下载cudnn
- 四、配置环境
- 五、检查显卡驱动
- 六、检查是否能够成功运行
- 七、资源
一、下载torch和torchvision
1.在cmd中用pip下载
pip install torch torchvision
由于下载速度太慢，该方法一般会失败。
2.在官网下载wheel文件
根据需要选择相应的版本，这里选择的是cuda10.1的版本（None是cpu版本），按照图片所示，跳转到https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
选择需要的wheel文件进行下载
因为我的电脑用的是python3.7，所以用的是cp37版
在wheel文件下载成功后，在cmd中pip install wheel文件即可成功安装
但实际过程中即便是下载wheel文件可能也会速率过慢或者下载失败，所以文章最后会给出百度云盘资源
二、下载cuda
这里选择的是CUDA Toolkit 10.1 update2
下载完成后会得到一个
打开下载，选择自定义下载：
只需选择以下四个（根据自己有没有VS可以选择是否下载Visual Studio Integration）：
下载完毕后关闭即可
三、下载cudnn
点击Login注册并登录，选择cuda对应的cudnn版本进行下载，成功后会得到如下压缩包：
解压后将文件内的所有内容：
全部复制到如下文件中（这里是按cuda默认路径下载的结果，如果自定义了cuda的下载路径，请自行找到相应文件夹）：
四、配置环境
打开“我的电脑”属性 → 高级系统设置
打开环境变量，在系统变量中找到Path：
编辑，新建，将C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI添加进环境变量，如图：
若在本步骤中，发现NVIDIA Corporation文件夹中NVSMI文件丢失，解决方法是找一个NVSMI的资源下载并复制到NVIDIA Corporation即可，在本文最后也附上了NVSMI的网盘资源
五、检查显卡驱动
首先查看电脑nvidia显卡的版本，具体步骤如下：
打开“我的电脑”管理 → 设备管理器 → 展开“显示适配器” → 找到相应的nvidia显卡并右键点击 → 属性 → 上方点击“驱动程序”
则可以看到自己的显卡配置与驱动程序版本，然后登录驱动程序下载链接
在左边选择自己的显卡配置，然后在右边“最新”中选择“推荐/认证”，再点击搜索，若自己原有的驱动程序版本不在此列，则下载驱动程序，然后一直默认安装即可
六、检查是否能够成功运行
打开cmd，分别输入命令：nvcc -V 和 nvidia-smi
若出现如下显示则表明环境搭建成功
然后在Python中检查pytorch是否能够检测到gpu：
In [1]: import torch
In [2]: torch.cuda.is_available()
Out[2]: True显示True，表明成功检测到可用gpu，然后就大功告成啦
第一次写，如有错漏，请加以指正。
七、资源
网盘中包括的资源有：
1、cuda10.1、python3.7版本的torch-1.4.0
2、cuda10.1、python3.7版本的torchvision-0.5.0
3、cuda10.1对应的cudnn7.6.5.32压缩包
4、补充用的NVSMI压缩包
链接：https://pan.baidu.com/s/1Tfbh-7AAwjCeyZ2YJJqorw 提取码：1uxf
