为了让torch可以使用显卡GPU加速，需要安装对应版本的cudatoolkit和pytorch。这里我的nvidia显卡驱动是9.1版本，只能安装cudatoolkit9。
一般支持gpu加速的显卡大部分都是英伟达nvidia系列，都自带了nvidia驱动，所以不需要安装nvidia 驱动，我们只需要看一下驱动版本：桌面右键->nvidia控制面板->左下角系统信息->
这里显示的是9.1，所以只能安装cudatoolkit9.0及以下版本。
到cudatoolkit下载页面选择合适自己系统的开发工具。
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
这里不管是下载network，还是local版本，最后都可以安装成功。
在选项这一步，有一些组件是没必要安装的，比如visual studio integration。
安装成功的截图：
至此，安装已经成功了一半。表明cuda是可以被调起的，只是要让python库来调用，还需要继续安装。
这里选择的python版本是3.6.7，因为cuda9对应的pytorch大部分都支持python3.6。
剩下安装pytorch,torchvision等库，我是下载的whl文件，然后进行pip install的方式安装的，最早通过conda来安装，一个是anaconda会安装很多无关的库，再一个就是正式安装的时候一直在solving environment |。无法继续安装。
我下载的torch,torchvision的whl文件地址：
https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m–win_amd64.whl
https://download.pytorch.org/whl/cu90/torchvision-0.3.0-cp36-cp36m–win_amd64.whl
安装的时候直接pip install torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl，最后还会安装torch依赖的numpy six等库。
在最后torch版本的安装中，不需要关心cudatoolkit的安装，前面已经安装成功了。只需要单独安装torch,torchvision即可。
原文地址:https://blog.csdn.net/feinifi/article/details/129309844
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