1.查看显卡驱动支持的CUDA版本。
如果NVIDIA控制面板打不开，选择右键驱动再更新驱动。
2.官网下载CUDA、CUDNN对应版本。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
3.直接安装CUDA，完成后把CUDNN三个文件合并到CUDA安装目录。
4.CUDA安装好后环境变量自动配好，CUDNN需要手动添加。
5.conda方式安装pytorch。
1、通过清华的镜像下载对应的版本。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
我这边的版本是pytorch-1.1.0-py3.7_cuda90_cudnn7_1.tar.bz2和torchvision-0.3.0-py37_cu90_1.tar.bz2
2、通过本地的方式安装离线的包。
conda install --use-local pytorch-1.1.0-py3.7_cuda90_cudnn7_1.tar.bz2
3、现在所有的库已经安装完成，如果测试的时候显示dll找不到的话，说明conda
还没把pytorch进行关联。这个时候，我们需要再进行离线安装。
conda install --use-local torchvision-0.3.0-py37_cu90_1.tar.bz2
6.验证。
1.conda创建py37环境。
2.将本地项目环境设置为conda的py37虚拟环境，选择anaconda根目录下的python.exe。
3.代码验证。
以上完成环境搭建。