英伟达GTX 960M安装anaconda、cuda+cudnn

几年前的联想游戏本，现在学习pytorch，安装过程中掉了很多坑，最后成功安装合适的版本，分享出来共老电脑老显卡的同学们参考。

整体顺序上，anaconda和cuda+cudnn先装哪个都可以
(注意：cuda+cudnn都要安装，先装cuda，再装cudnn)
1、一定要装anaconda3.5版本，因为高版本的anaconda内置的高版本的python3.9，
而高版本的python3.9会和cuda8.0对应的pytorch1.0.0 及torchvision0.2.1 都不兼容。。
anaconda和cuda这两个装好后，再安装pytorch+torchvison

2、pytorch+torchvison,要通过conda prompt使用命令：复制下面的四行代码粘贴到conda prompt，再回车
（原因：pytorch的服务器在国外，下载很慢且易失败。所以把下载源切换为清华源）
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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

3、安装合适的版本的pytorch + torchvision,使用如下命令：
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80
有的命令是：conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 -c pytorch，
一定要把-c pytorch去掉，这个指令的意思强制下载官网的，会让配置的清华源不起作用

4、判断是否安装成功
jupyter中，输入：
import torch
print(torch.__version__) # 1.0.0
print(torch.cuda.is_available()) # 检查cuda是否可以使用 True
print(torch.cuda.device_count()) # 查看GPU设备数量 1
print(torch.cuda.current_device()) # 查看当前GPU索引号 0
print(torch.cuda.get_device_capability(device=0)) # 查看GPU的容量 (5, 0)
torch.cuda.device(0) #选择device <torch.cuda.device at 0x25202474d68>

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