我的电脑是Win10系统64位，安装python3.7.4版本，电脑本身CUDA 9.1，此处下载新版本CUDA 10.2，下载安装pytorch

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一、确定配置1. 检查电脑系统win10（win还是linux）2. 确定Python版本3. 确定显卡，查询CUDA版本 二、CUDA1. 查询并下载CUDA2. 下载CUDA3. 安装CUDA4. 测试CUDA是否成功安装 三、Pytorch1. 下载Pytorch2. pip 安装3. 测试是否安装成功

一、确定配置

1. 检查电脑系统win10（win还是linux）

找到桌面，此电脑，右击属性查看，我的是win10，64位

2. 确定Python版本

输入python ，回车得出Python3.7.4版本

3. 确定显卡，查询CUDA版本

（1）确定是否有显卡（两种方法） 方法一：右击我的电脑（此电脑），属性，设备管理器，显示适配器 方法二：右击我的电脑（此电脑），管理，设备管理器，显示适配器

记住NVIDIA GeForce 930M，后面用到判断是否可以安装CUDA

此处结果显示有显卡。 （2）查询本身CUDA版本，进入NVIDIA控制面板（2种方法） 方法一：右击桌面空白处，选项中是否有“NVIDIA控制面板” 方法二：Win10搜索并进入控制面板 如果有“NVIDIA控制面板”，直接选择“NVIDIA控制面板”，如果没有“NVIDIA控制面板”，选择“控制面板”进入。 点开右上角的小图标，选择“NVIDIA控制面板”

安装之前是9.1版本，这个是安装之后的版本10.2（电脑下载安装之后，新版本10.2把原来版本的9.1覆盖，提示更新，所以最后只出现10.2版本）

二、CUDA

1. 查询并下载CUDA

查询本机显卡是否支持CUDA的安装，是否存在列表中， 网址:https://developer.nvidia.com/cuda-legacy-gpus. 在查询中有NVIDIA GeForce 930M的型号，查询结果显示本机支持安装 CUDA。

2. 下载CUDA

点击进入网址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive.选择想要下载的版本，进行下载

3. 安装CUDA

这里选择了CUDA Toolkit 10.2版本下载，下载完成之后，找到下载位置双击，进行安装，默认安装路径 C:\Users\123\AppData\Local\Temp\CUDA

选择自定义，勾去VS，继续下一步，完成安装

4. 测试CUDA是否成功安装

输入nvcc -V 可以查询版本，结果正确版本则显示成功

三、Pytorch

1. 下载Pytorch

进入官网 https://pytorch.org/get-started/locally/ 如果你当前CUDA版本比较高，可以选择下面的较低版本或者对应版本，最好选择对应版本。

此处说明：我进行了高版本下载，上面提到我的电脑原来的CUDA版本是9.1，由于没有对应的或者最低版本，所以在选择下载了10.2的版本（不影响下载）

复制并打开Run this Command处的网址进行下载 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html.

数字名称数字说明cu102CUDA10.2版本torch-1.5.1Pytorch版本1.5.1p37Python版本3.7.4win_amd64win10系统64位

根据下载了CDUA 10.2版本 ， torch 1.5.1（在pytorch界面选择的时候选择的是稳定版本1.5.1），python版本3.7.4 ，电脑win10系统64位，所以选择下面的对应的torch1.5.1版本和torchvision0.6.1版本

这里我认为选择了最新版本稳定版torch1.5.1版本，就选择了最新版的选择torchvision0.6.1版本

下载完成WHL文件

注意：选择对应的版本进行下载，千万不要下载错误啦！！

2. pip 安装

输入pip install D:\2020\torch-1.5.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl 输入pip install D:\2020\torchvision-0.6.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

输入格式：pip install 路径\文件名字（例如我下载到了D盘的2020文件夹中，格式就是上面的形式）

3. 测试是否安装成功

import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())

最后输出正确的Pytorch版本，调用CUDA为True则正常。