安裝環境：win10+2070super
1.Cuda的下載安裝及配置
（1）測試本機獨立顯卡是否支持CUDA的安裝，點擊此處查詢顯卡是否在列表中。
（2）查看自己是否能右鍵找到NVIDA控制面板，如果沒有，去電腦控制面板尋找，點擊控制面板-硬件和聲音，若還是沒有，打開Microsoft Store尋找安裝，若還是沒有，重裝系統
（3）首先打開Pytorch的官網查詢目前最新的CUDA版本此處，也可安裝舊文件，這里選擇最新的版本。然后回到CUDA此處，找到與torch相對應的版本
（4） 接着就是安裝過程，雙擊打開顯示臨時解壓目錄，不需要改變，默認即可。記住位置，事后刪除即可
接下來，進入NVIDIA安裝過程，在這安裝過程中，我一開始直接選擇的精簡安裝，但由於VS的原因，導致無法正常安裝，於是我換成了自定義的安裝方式，並將VS勾給去掉，便可以正常安裝了，至於CUDA的安裝目錄，大家默認安裝在C盤即可。
安裝完成之后，便是配置環境變量。路徑：此電腦-右鍵屬性-高級系統設置-環境變量-系統變量中path-環境變量配置如下圖所示。
測試CUDA是否正常安裝。可以看到測試成功，接着進行cudnn的下載。(步驟-開始右鍵-window-powershell-輸入nvcc -V)
2.CUDNN的下載及配置
點擊此處，選擇下載download cudnn，但這里需要你注冊一個賬號，然后進行問卷之后才可以進行下載頁面，反正一步步操作即可。
然后因為我上一步CUDA的版本是10.1,而CUDNN的版本要跟CUDA版本一致，所以選擇第二個下載即可。
下載之后，解壓縮，將CUDNN壓縮包里面的bin、clude、lib文件直接復制到CUDA的安裝目錄下，直接覆蓋安裝即可。
3.Anacond的介紹
Anaconda指的是一個開源的Python發行版本，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項。 因為包含了大量的科學包，Anaconda 的下載文件比較大（約 531 MB），如果只需要某些包，或者需要節省帶寬或存儲空間，也可以使用Miniconda這個較小的發行版（僅包含conda和 Python）。
Conda是一個開源的包、環境管理器，可以用於在同一個機器上安裝不同版本的軟件包及其依賴，並能夠在不同的環境之間切換
Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安裝好的工具包，比如：numpy、pandas等
Miniconda包括Conda、Python
Anacond下載
下載地址：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
Anaconda 是跨平台的，有 Windows、macOS、Linux 版本，我們這里以 Windows 版本為例，點擊那個 Windows 圖標。
接下來按照正常步驟安裝即可，注冊此處選擇勾選第一個，添加環境變量，后續則無需自己添加。第二個不勾選
之后就可以打開命令行(最好用管理員模式打開) 輸入 conda --version。
如果輸出conda 4.5.4之類的就說明環境變量設置成功了.
4.pytorch-gpu的安裝
直接來到Pytorch的官網：https://pytorch.org/get-started/locally/。復制以下指令
右鍵開始-找到Anaconda Powershell Prompt(anaconda3)，打開右鍵-回車
過程中可能會讓你選擇y/n，選擇y回車即可。最好在改環境下掛VPn，不然太慢。若出錯，多試幾次即可，或者關機后重試
然后命令行驗證pytorch是否正常安裝成功，這里可以正常打印出版本號，安裝沒問題。若輸入import torch報錯，則表明安裝失敗
隨后驗證是否可以調用CUDA，print(torch.cuda.is_available())。出現True則表明成功，否則失敗。
5.安裝opencv
退出python環境后調用pip install opencv-contrib-python
退出指令exit()
6.安裝numpy等包，
conda install package_name
package_name為包的名稱
例如，要安裝 numpy，在 Anaconda Prompt（終端）中輸入：
conda install numpy
如果要同時安裝多個包，可以輸入：
conda install pandas numpy
如果想要指定包的版本，可以輸入
conda install numpy=1.14
也可以指定環境安裝包，可以輸入以下命令安裝 numpy
conda install -n python36 numpy