前提條件，pytorch 、torcvision、python、cuda、cudnn版本要對應上。建議提前把cuda、cudnn、pytorch、torchvision、python的對應版本確定之后再下載，節省時間。
1、cuda安裝
進入官網，下載對應版本的cuda.
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
- 點擊相應的版本鏈接之后按照自己電腦的配置選擇相應版本，本地下載即可。
下載完成后，打開安裝程序：
安裝路徑可以默認也可以自定義。之后點擊ok就行。
等待。。。。。。
繼續等待。。。。。。
點擊同意並繼續
如果不知道怎么選，就選擇精簡安裝。
我也不知道按那個，so 我全部安裝??
可以選擇默認路徑或者自定義安裝路徑，記下安裝的路徑。
最終“下一步”，然后“完成”就行。
配置系統環境變量，選擇path：
如圖：
檢查是否有下圖中的兩個環境變量
驗證安裝：nvcc -V
CUDA安裝成功！
2、cudnn安裝
進入官網下載對應版本的cudnn（進入網頁下載當然要注冊賬號，如果有就不用了）
cuDNN Archive | NVIDIA Developer
下載后，將下載文件解壓，然后 copy------》past
按照自己的情況來，圖中是我的解壓和安裝路徑：（注意是路徑中的文件）
添加path環境變量：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64
cuDNN安裝完成！！
3、離線安裝pytorch
可以通過命令在線安裝，可是很多人由於網絡的問題，經常安裝失敗，可以通過離線安裝pytorch。
Index of /anaconda/cloud/pytorch/win-64/ | 清華大學開源軟件鏡像站 | Tsinghua Open Source Mirror
進入清華鏡像站下載pytorch和torchvision
根據自己電腦配置選擇對應的下載文件：pytorch安裝包和torchvision安裝包
我下載的是：
pytorch-1.8.0-py3.7_cuda11.1_cudnn8_0.tar.bz2
torchvision-0.9.0-py37_cu111.tar.bz2
安裝過程
打開cmd或者anaconda prompt，cd到你下載安裝包的目錄
conda install --offline pytorch-1.5.1-py3.7_cpu_0.tar.bz2
conda install --offline torchvision-0.6.0-py37_cpu.tar.bz2
安裝pytorch包時，由於文件太大，需要等待一段時間
安裝結束~
檢測一下是否安裝成功，最后返回是“True”即可
注意
如果torchvision安裝出錯，更新一下python的pillow
安裝過程中出現的問題：
我遇到的問題是在用conda創建虛擬環境時總是出現如下錯誤：
CondaVerificationError: The package for wheel located at /home/xxx/anaconda3/pkgs/wheel-0.36.2-pyhd3eb1b0_0
appears to be corrupted. The path 'site-packages/wheel/vendored/__init__.py'
specified in the package manifest cannot be found.
CondaVerificationError: The package for wheel located at /home/xxx/anaconda3/pkgs/wheel-0.36.2-pyhd3eb1b0_0
appears to be corrupted. The path 'site-packages/wheel/vendored/packaging/__init__.py'
specified in the package manifest cannot be found.
在網上查找了類似CondaVerificationError問題的解決辦法，找到的主要的解決方案是執行命令：conda clean --packages --tarballs 或者 conda clean --all