爲什麼說從零開始碰壁？
A:去年配的電腦 GTX1660 + Anaconda3 4.2.0 win10這是前提，沒有Visual Studio 沒有其他的基礎。
首先：上個圖---來自官網的嘲諷，起初我以爲只是我電腦的問題(local 和network都試過了)。然鵝換了兩臺還是這樣，包括用虛擬機也試過了。現在在用某雲的資源搞一個10.1的先試試水。（天天網上給那麼多網址blabla的結果現在網站都沒得下，還是雲存儲靠的住哇！這裏感謝https://www.cnblogs.com/imper/p/11976077.html 提供的CUDA10.1 某雲安裝包，暫且也只找到這一個。 ）
圖1 來自兩個小時的實驗結果 ：）
圖2 所有1kb CUDA的打開結果 : ）
1.準備工作（CUDA10.1+cuDNN10.1+VS2015）
在下載CUDA的過程裏，我先去MSDN上找個VS的安裝包。（喂喂喂，現在都0202年了不會還有程序猿不知道這麼好用的資源站吧，手動狗頭保命 : ）
考慮到硬盤的空間，囊中羞澀vs2010佔空間小但可能滿足不了後續的環境需求。狠了狠心下了個VS2015...
圖3 默默吐槽百度雲的速度！ 對，就說的是你百度雲！
歷時5個小時 ，下載完了...（晚上我都回去了 電腦都睡眠了..這都可以下完？奇怪的知識又增加了 : ）
安裝CUDA 10.1 倒是和別的博客沒什麼差異，一路下一步就好了 都是默認選擇。
這個cuDNN 選擇了win10的，然鵝我還是太年輕惹...爲什麼要這麼折磨我 : )
還好之前看到了一位好心人分享了百度雲，雖然慢了點，但總比沒有的強叭，無奈攤手: ）
怕你們和我一樣懶 = v=，鏈接搬過來啦~
CUDA10.1的安裝包
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1BKZ7Q1vtZumW6MWmwIvbwA
提取碼：pwt2
還有對應的CUDNN10.1版本的安裝包
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1gu-SUmtAMGVNArUgIqJaKg
提取碼：l583
在下載的過程裏，配一下CUDA的環境變量叭。
桌面->此電腦->右鍵屬性->高級系統設置->高級->環境變量
正常安裝完CUDA後會有這兩個環境變量
然後我們需要做的就是再加上4個~~嘻嘻不多吧~
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1;%PATH%
SET PATHC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin;%PATH%
SET PATHC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64;%PATH%
SET PATHC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp;%PATH%
我都放在一個環境變量裏去了。
這兩種我也不確定是哪種。
不過好像也不需要再加上？沒加之前的測試如圖。不過加上保險點嘛，萬一以後需要吶 : )
大概兩百多兆，下完之後得到一個壓縮包，解壓。打開文件夾，你會看到三個文件夾。
可以看到和CUDNN文件夾有三個相同名字的文件夾，將cudnn文件夾裏三個文件裏的內容複製到上面文件裏相同名字的文件夾下，即可。
關於CUDA更多測試可以查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/144311348
定位到 在cuda安裝目錄的 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite，這個是通過cmd進行的測試。
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite
驗證deviceQuery和bandwidthTest,在命令窗口運行測試文件，分別輸入deviceQuery.exe，bandwidthTest.exe並運行，兩個地方的Result=PASS則說明通過，反之，Rsult=Fail 則需要重新安裝。
可以PASS就ok啦~
二、安裝Pytorch
然後通過Anaconda prompt 命令行進行安裝
然後複製命令進去（官方版）
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
不過可能等的沒有耐心，然後切了清華源的 ...電腦裏之前有，只是把命令裏的 -c pytorch去掉就可以了。.（清華源版）
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1
然後 還是很慢，主要時間都耗在解析環境上了，大概用了半個多小時解析 : )
由於不太確定用清華源的是CPU版本還是GPU版本的。（網上都說清華的莫名其妙就裝成CPU版的 Orz.
這個圖翻了好多博客都沒有人放過
講真 清華源還是快，大概用了20分鐘吧，就是最後卡住了 不知道是爲什麼。
終於安裝完啦！！！測試一下結果 Orz.
#測試代碼
import torch
x = torch.Tensor([7,1])
xx = x.cuda()
print(xx)
#測試cudnn
from torch.backends import cudnn
print(cudnn.is_acceptable(xx))
至此 說明pytorch 可以支持GPU運算啦 開森。不用再折騰啦~ 也說明 清華源可以安裝GPU版本的！ 應該是隻要安裝列表裏沒有帶CPU的就可以啦~
三、TensorFlow安裝
本來沒打算裝，但 還是順手一個命令解決它吧 : )
conda install tensorflow-gpu
這個的gpu版本就很明確~
解析環境同樣很慢
Two hours later...我睡醒一覺 還是沒解析完。
登了一下官網查了查
https://tensorflow.google.cn/install/source
然後發現好像不支持CUDA10.1.（害 要不是CUDA官網放鴿子了，也不會裝個CUDA10.1，本來就想用個CUDA9.0）
附個github解決辦法吧 暫時不折騰啦，等用到再說吧 ：）
https://mp.csdn.net/console/editor/html/106971912
end Orz