1、官网下载安装包：https://www.anaconda.com/distribution/
2、运行并选择安装路径，等待安装完成。(要记得勾选 Add Anaconda to the system PATH environment variable，是为了将Anaconda添加到环境变量中)
3、查看是否安装成功，cmd中输入conda回车，是否出现如下信息，有则说明安装成功。
一、先检查自己的电脑所支持的CUDA版本是多少。
步骤：
1、桌面右键点击进去NVIDIA控制面板，找到左下角的系统信息，点击组件，出现如下界面。**
从NVCUDA.DLL 这一行后面的CUDA 10.2说明我的电脑所支持的最高版本是10.2。
2、官网下载相对应的CUDA: (https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)
我所支持的版本是10.2，所以我下载的是红色箭头所标出的那行。点击以后出现如下页面，选择第一个下载即可。
下载完成后，在所在的文件夹下运行安装即可。
然后查看CUDA是否安装成功：
cmd中运行到安装的文件目录下：
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
然后执行nvcc -V，查看是否出现如下信息，有则说明CUDA安装成功。
如果输入nvcc -V 出现错误，考虑是否将Anaconds加入环境变量PATH中。
这是我在实现中出现问题的时，所解决的方法，大家如果还是不行可以自己再找找方法。
3、安装相对应版本的cuDNN。
（1）进入官网：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
需要注册并登录账号（这个需要一段时间），然后选择相对应的版本下载。
我的是CUDA10.2，所以我选择的是第二个。等待下载完成后进行解压，得到一个cuda文件夹，进入之后，全选，复制到之前CUDA所安装的文件夹下，有重复的进行替换即可。
查看cuDNN是否安装成功：
步骤如下：（进入安装的路径）
出现如下Result = PASS 说明cuDNN安装成功。
可以再接着执行deviceQuery.exe，如果出现Result = PASS 说明CUDA和cuDNN都已经安装成功了。
cmd中输入：
conda create –n new python=3.7.4
(这儿python=xxx，大家可以先通过在cmd中直接输入python，就会出现你的python的版本，这儿的new是你所创建的虚拟环境的名称，大家可以自己取)
然后激活环境：
cmd中输入:
activate new
法一：打开pytorch官网：
http://pytorch.org/get-started/previous-versions/
找到自己所对应版本的pip即可（会慢些）。
法二：进入如下网址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html，下载自己所需要的torch和torchvision。
可以按快捷键ctrl+F进行搜索。
（cu102表示的是cuda10.2，大家根据自己cuda的版本进行搜索，cp37是python的版本，我的是3.7.4，win就是windows系统了，选择最新的版本下载即可）
查找torchvision也是同理。下载完成后，
要先进入刚才创建的torch环境中，即输入 activate new。
前面的(bash)就会变成 (new)。
接下来操作如下：
等待安装完成。
查看pytorch环境是否安装成功：
要记得先进入之前创建的环境中，然后依次输入蓝色方格中的代码，没有报错，且最后输出True，则说明pytorch环境安装完成。
