我的環境：
CPU： i5-6300HQ OS：window10 GPU：GTX960
pytorch-cpu :1.4
torchvision: 0.5
首先win+R打開cmd窗口，輸入命令
nvcc --version
我的cuda版本是10.0。好，現在我們打開pytorch官網，選擇對應cuda版本的pytorch生成下載命令。
重點來了！
我們安裝過pytorch的朋友應該知道，用pip從官網下載是很慢的，網上很多教程是建議換清華鏡像下載，但還是很慢！這裏教大家一個技巧：
我們複製剛剛產生的pip下載命令到cmd窗口運行
接下來按下CRTRL+C停止下載，我們可以看到這個whl文件真正的下載鏈接:
https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch-1.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
複製粘貼到瀏覽器中，下載速度蹭蹭蹭！我花了3分鐘下載完了torch以及torchvision。可能你會遇到速度還是很慢的情況，不要着急，試試再複製粘貼一次，重新開一個下載鏈接。
上面因爲是按順序下載torch和torchvision，所以在torch沒下載完的時候只顯示了torch的下載地址，要顯示torchvision的下載地址只需要把前面torch==1.4.0刪了再運行一次就可以看到了。
好，下載好了whl文件後，只需要在whl的路徑打開cmd窗口運行以下命令安裝好即可。原來已經有了的torch，torchvision會自動卸載。
pip install 文件名.whl
好了，現在到第二步，安裝cudnn。
相比標準的cuda，它在一些常用的神經網絡操作上進行了性能的優化，比如卷積，pooling，歸一化，以及激活層等等。所以配置cuDNN時是要對cuda進行一些修改，因此我們要先安裝cuda。注意：cuDNN下載需要註冊。
官網地址:https://developer.nvidia.com/cudnn
對應自己顯卡版本下載cudnn就行了。下載完成後：
(1)解壓：會生成cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三個目錄；
(2)分別將cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三個目錄中的內容拷貝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5對應的include、lib、bin目錄下即可。
(3)將bin所在的目錄添加到環境變量 PATH 中，“此電腦”→“高級系統設置”→“環境變量”→“系統變量”→“path”→“編輯”→“新建”加入該路徑即可。
檢測是否可以用cuda加速了:
import torch
torch.cuda.is_available() # True
又一個重點來了！
如果你按照上面說的做了以後，這裏還是顯示False，運行下面語句試試：
import torch
x = torch.tensor(1)
x_cuda = x.cuda()
要是運行的時候顯示：
AssertionError:
The NVIDIA driver on your system is too old (found version 10000).
Please update your GPU driver by downloading and installing a new
version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index.aspx
Alternatively, go to: https://pytorch.org to install
a PyTorch version that has been compiled with your version
of the CUDA driver.
恭喜你，還有救！這裏系統提示我們cuda版本太老，其實就是pytorch版本太新了，按照上面講過的方法再去下載一個較低版本(如1.0)的torch以及對應的torchvision的就搞定了！
要是解決了你的問題不要吝嗇你的點贊哦！謝謝捧場。