學習研究需要，對pytorch環境有了需求。本人安裝版本如下：
python3.7.6
anaconda4.8.3
CUDA Toolkit 10.2
對應10.2的cuDNN
進行下述工作之前，請先檢視自己的NVIDIA顯示卡型号，并檢視對應的驅動版本。顯示卡型号在系統資訊檢視，NVIDIA顯示卡驅動進入NVIDIA控制台檢視，若想安裝最新版本pytorch請先更新NVIDIA顯示卡驅動，官網有自動更新程式。
本人老破筆記本顯示卡為GEFORCE 920m，因為沒有先更新驅動，浪費了不少時間。望引以為戒！
1.下載下傳CUDA
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
進入網頁下載下傳相應程式
CUDA
選擇位置安裝即可。
2.下載下傳cuDNN
進行下載下傳之前需要注冊NVIDIA賬号，注意：會進行郵箱驗證，是以不要用虛假郵箱，若虛假郵箱注冊後會一直停留驗證界面，不能更換郵箱。不小心虛假郵箱注冊的解決辦法：更換浏覽器即可
https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey
cuDNN
進入網站選擇對應版本下載下傳即可。然後需要做兩件事：
是一個壓縮檔案，解壓後，有三個檔案夾，在安裝好的CUDA裡找到對應檔案夾，将其檔案複制進去将bin檔案夾所在位址添加環境變量
3.下載下傳pytorch
在conda的prompt中建立pytorch環境，激活後運作安裝指令，安裝指令官網擷取。
進入官網，選擇下載下傳版本，生成conda指令，在新建立的conda環境直接運作
pytorch
ps：國外網站，連結較慢，解決辦法兩種:
conda換國内源(清華、阿裡……鏡像等)
搭梯子
本人國内鏡像安裝失敗，用的梯子
該過程，會失敗十幾次，多試幾次，會成功的。
4.測試
指令行依次輸入：
激活搭建的pytorch環境
activate pytorch
運作python，引入torch
pythonimport torch
檢視torch版本
torch.__version__
檢視GPU是否配置好
torch.cuda.is_available()
運作結果如下：
結果
搞定！