首先要明確gpu是哪個顯卡并且已安裝的顯卡驅動或者將要安裝哪個版本，nVidia官網https://www.nvidia.com/Download/index.aspx，

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1. 安裝CUDA10.1

① 先查看本機顯卡適合哪個版本的CUDA（鄰近版本有時也可以，如果項目需求和電腦要求不一樣，可以嘗試一下可不可以），打開“控制面板”---》“硬件與聲音”---》“NVIDIA控制面板”---》“幫助”----》“系統信息”--->“組件”，如圖二紅線所示，我系統適合CUDA10.1。

注：

最主要還是去nVidia官網?https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html?查看cuda和顯卡驅動對應表

② 知道適合哪個版本的CUDA，就可以去官網下載對應的CUDA了，但是官網首頁的CUDA一般是最新版，我們可能需要下載舊版本，https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archiv，進入這個網址下載可以看到舊版本列表，如下圖所示。

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點擊相應版本，進入下圖界面，選擇OS，系統64位，版本，然后選擇exe(local)是一個完整的包，exe(network)得自己安裝組件，下載完CUDA，然后進行安裝就行。點擊相應版本，進入下圖界面，選擇OS，系統64位，版本，然后選擇exe(local)是一個完整的包，exe(network)得自己安裝組件，下載完CUDA，然后進行安裝就行，安裝完成，在win+R輸入cmd打開命令行輸入 nvcc -V，如下圖所示安裝成功。

注：如果CUDA是自定義安裝，一般系統不會自動給CUDA配置環境變量，需要手動配置，此時，nvcc -V命令沒有正常輸出。通過在系統變量path中添加CUDA目錄下的bin和libnvvp兩個目錄即可，如下圖。

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2. 安裝cudnn

① 下載cudnn，https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive?進入各個舊版本的cudnn的網址，選擇相對應CUDA的cudnn版本，一個CUDA有多個cudnn版本對應，隨便選一個即可

② 下載后，將壓縮包解壓得到cuda文件夾，文件夾下有三個文件夾，復制這三個文件夾到目錄C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1下，會自動將cudnn的三個文件夾的文件合并到CUDA\v10.1的三個同名文件夾bin、include和lib中，如下圖所示。

3. 安裝Pytorch

https://pytorch.org/get-started/locally/，進入pytorch官網進行系統，語言，安裝方式的選擇進行安裝。要想得到安裝其它舊版本的命令，可以點擊下圖中藍色線處轉到舊版本頁面。

推薦使用pip安裝，如果有安裝annaconda，選擇conda就行，然后選擇相應CUDA版本，得到了下圖紅線所示的命令，在Windows命令行輸入命令即可。

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pytorch舊版本頁面

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注意：雖然圖中pytorch1.5.1可以匹配CUDA10.1，但是我安裝pytorch1.5.1和pytorch1.4.0都沒有安裝成功，會有下圖所示的錯誤。

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最后安裝pytorch1.3.0成功。但是cuda9.2版本的pytorch，我前面安裝的cuda是10.1，所以如果官網的安裝命令和版本有很多莫名其妙問題的時候，可以自己多嘗試其它的安裝版本。如直接在pip install時指定torch==1.3.0來指定版本，然后torchvision的話可以安裝torch時自動安裝，若沒有自動安裝，則手動pip install安裝。

注：

手動安裝可以直接轉去pytorch的whl網頁https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html，比如cuda10.1版本就去cu101，cuda9.2版本就去cu92網頁，然后下載whl文件后，直接pip install torch-1.1.0-whl（改成你的文件名）就行。

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簡單測試是否安裝成功，可通過在命令行或終端import torch這個包

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然后最終測試是否成功可通過簡單運行以下代碼測試

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Windows 10安装CUDA10.1+cudnn7.6.0+Pytorch1.3.0的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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