win10 + cuda9.0+pytorch安装

第一步：CUDA版本查看

使用win+r，在输入cmd，在小黑窗口中输入nvcc -V

第二步：创建一个新的Python虚拟运行环境

在小黑窗口输入conda create -n 名称（如pytorch-gpu） python==3.6.2 然后回车。
**刚刚创建的虚拟运行坏境 activate pytorch-gpu
在新建的虚拟环境中安装pytorch，使用 pip install http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

·不过，只是用上面的指令，会出现Requirement already satisfied的问题。原因是没有指定安装的目录。

win10 + cuda9.0+pytorch安装

给pytorch指定安装目录（选择刚刚新建的虚拟环境目录）pip install --target=d:\Anaconda3_installed\envs\pt-gpu http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Collecting torch==0.4.1 from http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl ，使用target指定安装目录。第一次运行会出现下面的问题，原因是网络不太好或者说是镜像源的问题，再运行几次就OK了。 win10 + cuda9.0+pytorch安装

最后安装pip install torchvision

同样需要使用target指定安装目录（可以选刚刚创建的pytorch-gpu的目录）pip install --nodeps --target=d:\Anaconda3_installed\envs\pt-gpu torchvision

win10 + cuda9.0+pytorch安装

第三步：测试pytorch是否安装成功

import torch

torch.cuda.is_available()

win10 + cuda9.0+pytorch安装

到此为止，独立的Python运行环境和pytorch,torchvision已经成功创建。