win10安装CUDA11.1+cuDNN8.0.4+Pytorch(含CUDA11.1与cuDNN8.0.4安装包）

更新NVIDIA（查看版本号）
查找NVIDIA，CUDA，cuDNN对应版本号
百度网盘下载CUDA，cuDNN
CUDA，cuDNN配置
重启电脑 / 输入命令让环境变量生效
检查安装是否成功
下载Pytorch
安装上述.whl文件（.whl类似.zip的意思）
验证下载Pytorch是否成功

【前言】：安装之前先指明整个安装过程的坑点：
1.下载的各个文件版本号一定要匹配！！！（如果你不小心下载错了就去找一下卸载的方法）
2.不要使用外网或镜像下载，会超时，请务必使用离线下载！！！
3.要有耐心，保持心情舒畅 keep patient and happy
（一起默念：办法总比困难多办法总比困难多…）
好啦_{！祝你好运}！：）

更新NVIDIA（查看版本号）

查找NVIDIA，CUDA，cuDNN对应版本号

（一）查找NVIDIA支持的最高CUDA版本号

或者在官网看：NVIDIA和CUDA版本对应图（该链接为官网）

（二）CUDA和cuDNN版本对应官网链接（我打不开链接，所以直接搜索了CUDA11.1，显示匹配cuDNN8.0.4）

百度网盘下载CUDA，cuDNN

需要镜像下载，易下载失败，于是找的网盘安装包。
CUDA是安装包，cuDNN是文件

复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
链接：https://pan.baidu.com/s/1ufw1_im8P88MbwD5aowBAg
提取码：bz0s

CUDA，cuDNN配置

下载成功后CUDA自定义安装即可（默认安装至C盘，需要记住安装路径，之后复制cuDNN文件时需要）

若需要安装至D盘，则自定义安装时，默认安装文件夹若为：C:\Program Files (x86)，则自己可新建文件夹为：D:\Program File（Program Data同理）
（共需在D盘新建两个文件夹）
并将安装后的所有文件放至文件名为：NVIDIA GPU Computing Toolkit内
（这段若看不懂没关系，只要知道自己下载到哪了能找到就行）

安装成功后将cuDNN文件粘贴至CUDA下载路径（共四步）

本机CUDA安装路径为：D:\Program File\NVIDIA GPU Computing Toolkit

cuDNN解压后文件夹：

（一）依次复制cuDNN的bin，include，lib至CUDA的bin，include，lib（如下三张图）

（二）添加系统环境变量

重启电脑 / 输入命令让环境变量生效

（一）输入命令：

set PATH=c:
echo %PATH%

如图：

（二）关闭窗口，重新输入

echo %PATH%

可见环境变量已生效

（三）输入：

nvcc -V

如图：（可见CUDA版本号）

检查安装是否成功

（通过NVIDIA提供的 deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe 来查看GPU的状态，两者均在安装目录的 extras\demo_suite文件夹中）

（一）进入CUDA文件夹下的\extras\demo_suite后打开PowerShell
（shift+右键）
执行.\bandwidthTest.exe

或执行.\deviceQuery.exe

（二）或者使用：cd +路径进入目录后执行.exe文件
（若不在C盘，则需要在cd 后＋/d）

下载Pytorch

方法一：使用命令，常规操作（能否下载成功看人品：）祝好运）

分三步：（一）添加镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

（二）添加python环境（本机为python3.9）

conda create -n pytorch python=3.9

（三）激活python环境

conda activate pytorch

（四）在官网找下载命令（根据版本号）我是官网
在python环境下下载

下载命令（根据各类版本号选择）

本机CUDA11.1，选择<11.1版本即可
None是指：CPU版本的torch，我们要的是GPU版

方法二（重点重点重点！！！）：不使用命令，离线下载之后安装即可（根据官网的下载命令查找对应版本号）CUDA,Python，torch，torchvision版本号一定要对！！

例如本机：pip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu torchaudio===0.7.2 -f

故下载：（CUDA 11.0，python 3.9）

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
各种版本的torch，torchvision，torchaudio下载链接表单

安装上述.whl文件（.whl类似.zip的意思）

（一）安装wheel（别的博主那里看到的）

pip install wheel

（二）安装.whl文件

pip install 路径\文件名.whl

例如本机：

故安装命令为：

验证下载Pytorch是否成功

pytorch环境下输入：

python
import torch
import torchvision
print(torch.cuda.is_available())

返回True表示CUDA配置成功~！撒花 (●’◡’●)~
如图：

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