安装pytorch
还是通过prompt+whl安装
共安装：cuda-深度学习包、cudnn-cuda加速包、torch、torchvision
其中注意cuda和cudnn的安装版本与电脑显卡支持有关，向下兼容
torch和torchvision有版本的对应，二者又和cuda版本有对应：torch和torchvision不必同时安装，只是torchvision作为处理图像、视频方面很方便的一个库，一般都会选择装上
python-whl网址：Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke (uci.edu)
1）对应版本
- cuda和cudnn
先查看硬件
由此，cuda最高支持版本为11.5，并向下兼容。这里可以升级（每次有提醒或者自己搜索升级显卡驱动）
查看对应cuda
在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow (google.cn)
往下翻有一个表：
不用管tensorflow，这里只看后两列cudnn和cuda的对应关系
- torch+torcivision
torch
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
注意前面是CPU，往后翻到CU开头的才是GPU版本的torch，再往后翻有torchvision。
cu110/torch-1.7.1%2Bcu110-cp39-cp39-win_amd64.whl // 例如这个就是cuda 11.0版本、python 3.9、64位windows对应的torch版本-1.7.1
torchvision
找到对应版本的torchvision后，进入之前的网站下载whl
2）安装
conda create -n PY python=3.8 // 创建个conda环境，或者直接装在base中，PY是自定义的，可改 conda activate PY // 激活/转入相应conda环境 conda install cudatoolkit=11.0 // 安装cuda conda install cudnn=8.0 // 安装cudnn pip install "xxxtorchxxx.whl" // 安装torch，"xxx"为下载好的whl名字，注意进入whl所在路径，或者在“xxx”中加上路径 pip install "xxxtorchvisionxxx.whl" // 安装torchvision，注意事项和torch.whl一样 // 安装完成，测试 python // 进入python import torch torch.__version__
// 跳出版本号就算成功
3) 错误提醒
离线安装一般不会报错http、ssl啥了，如果有：检查有没有开网络代理之类的
4）写在最后
在线安装
PyTorch 这个仅作参考，如果是在线安装直接复制下面的命令到conda promot即可，如果离线安装（whl）继续看。推荐离线安装，不用受网速限制，也不用考虑镜像源的问题
据说这个命令涵盖了cuda和cudnn的配置，未测
API：中文
