前提条件，pytorch 、torcvision、python、cuda、cudnn版本要对应上。建议提前把cuda、cudnn、pytorch、torchvision、python的对应版本确定之后再下载，节省时间。
1、cuda安装
进入官网，下载对应版本的cuda.
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
- 点击相应的版本链接之后按照自己电脑的配置选择相应版本，本地下载即可。
下载完成后，打开安装程序：
安装路径可以默认也可以自定义。之后点击ok就行。
等待。。。。。。
继续等待。。。。。。
点击同意并继续
如果不知道怎么选，就选择精简安装。
我也不知道按那个，so 我全部安装??
可以选择默认路径或者自定义安装路径，记下安装的路径。
最终“下一步”，然后“完成”就行。
配置系统环境变量，选择path：
如图：
检查是否有下图中的两个环境变量
验证安装：nvcc -V
CUDA安装成功！
2、cudnn安装
进入官网下载对应版本的cudnn（进入网页下载当然要注册账号，如果有就不用了）
cuDNN Archive | NVIDIA Developer
下载后，将下载文件解压，然后 copy------》past
按照自己的情况来，图中是我的解压和安装路径：（注意是路径中的文件）
添加path环境变量：C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.0libx64
cuDNN安装完成！！
3、离线安装pytorch
可以通过命令在线安装，可是很多人由于网络的问题，经常安装失败，可以通过离线安装pytorch。
Index of /anaconda/cloud/pytorch/win-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
进入清华镜像站下载pytorch和torchvision
根据自己电脑配置选择对应的下载文件：pytorch安装包和torchvision安装包
我下载的是：
pytorch-1.8.0-py3.7_cuda11.1_cudnn8_0.tar.bz2
torchvision-0.9.0-py37_cu111.tar.bz2
安装过程
打开cmd或者anaconda prompt，cd到你下载安装包的目录
conda install --offline pytorch-1.5.1-py3.7_cpu_0.tar.bz2
conda install --offline torchvision-0.6.0-py37_cpu.tar.bz2
安装pytorch包时，由于文件太大，需要等待一段时间
安装结束~
检测一下是否安装成功，最后返回是“True”即可
注意
如果torchvision安装出错，更新一下python的pillow
安装过程中出现的问题：
我遇到的问题是在用conda创建虚拟环境时总是出现如下错误：
CondaVerificationError: The package for wheel located at /home/xxx/anaconda3/pkgs/wheel-0.36.2-pyhd3eb1b0_0
appears to be corrupted. The path 'site-packages/wheel/vendored/__init__.py'
specified in the package manifest cannot be found.
CondaVerificationError: The package for wheel located at /home/xxx/anaconda3/pkgs/wheel-0.36.2-pyhd3eb1b0_0
appears to be corrupted. The path 'site-packages/wheel/vendored/packaging/__init__.py'
specified in the package manifest cannot be found.
在网上查找了类似CondaVerificationError问题的解决办法，找到的主要的解决方案是执行命令：conda clean --packages --tarballs 或者 conda clean --all