先說一下，當前現狀
- win10 64位，GPU NVIDIA GeForce 940M（已裝驅動，但是該驅動最高只支持cuda10.0，需要卸載重裝）
- 當前已有深度學習環境：anaconda3+pytorch1.0.1+cudatoolkit10.0+cuda10.0+cudnn10.0
因爲我需要將pytorch模型部署到android上去（只有pytorch1.3以上版本支持pytorchMobile部署，所以不得不升級），當前最新版本爲pytorch1.4+cudatoolkit10.0(pytorch1.4不支持cudatoolkit10.0，所以升級cudatoolkit勢在必行）(另外提一下支持cudatoolkit10.0的最高pytorch版本爲pytorch1.2)，博文大概內容如下：
- 檢查顯卡支持的cuda，安裝最新驅動
- 安裝pytorch1.4+cudatoolkit10.1
- 安裝cuda10.1+cudnn10.1
相關概念：
- anaconda是一個管理python包、IDE和虛擬環境的一個IDE，而且包含了很多科學計算的包，很方便
- pytorch如果使用GPU，cudatoolkit是必須的
- 顯卡驅動是GPU必備的，它會告知你所能支持的最高版本cuda
- NVIDIA 的CUDA(就是cuda)是GPU的並行計算框架，但光有框架還不行，還必須有針對深度學習的庫，cudnn就是這個庫
- CUDNN是NVIDIA打造的針對深度神經網絡的加速庫，是一個用於深層神經網絡的GPU加速庫。
- 所以如果你想搭建深度學習環境，必須先保證顯卡驅動支持，安裝CUDA、CUDNN，以及pytorch相關的環境，而且網上說要求cudatoolkit,cuda,cudnn的版本要保持一致
安裝pytorch1.4+cudatoolkit10.1
建議使用anaconda，anaconda可以很好的管理python包、環境等，這裏不再介紹安裝過程，自己可以找一下，網上很多（安裝完成之後，記得換源），這裏有一些anaconda的常用命令：
conda list //顯示已安裝的python包，如果是通過pip安裝的包，不會顯示
conda search xxx //搜索python包
conda install xxx=1.2 //安裝指定版本python包
conda install D:xxx //安裝本地python包（絕對路徑）
conda create -n pytorch1.4 python=3.7 //創建虛擬環境pytorch1.4，python版本爲3.7
conda activate pytorch1.4 //啓用虛擬環境
conda deactivate //退出當前虛擬環境
conda remove -n pytorch1.4 --all //刪除虛擬環境
進入pytorch官網：https://pytorch.org
輸入安裝命令進行安裝pytorch：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
注：如果下載失敗，會有錯誤提示：xxx包下載錯誤，複製其後的下載鏈接，用瀏覽器下載，然後進行本地安裝（最好能科學上網）
安裝完成之後進行驗證：
import torch # 沒報錯說明pytorch安裝成功
print(torch.version.cuda) # 查看cuda版本
print(torch.cuda.is_available()) # 查看顯卡是否可用，True表示可用
注：如果你還未安裝cuda和cudnn，此時還不能支持pytorch進行深度學習
安裝驅動
一般win10會自帶NVIDIA驅動，所以你要先檢查當前驅動所能支持的最高cuda版本，檢查方式：在桌面，右鍵->選擇“NVIDIA 控制版面”->左下角“系統信息”(這是更新驅動之後的截圖)
下載驅動：https://www.geforce.cn/drivers
注：Notebooks纔是是筆記本的驅動，之後下載最新的文件（文件是exe的，下載完成直接雙擊安裝，如果你你已經有驅動了，它會幫你卸載舊版本安裝新版本的驅動）。重啓電腦之後，再檢查一下驅動所能支持的最高cuda版本
驅動更新完成之後，讓我驚呆了！！！：
我什麼都沒幹，只是下載了python1.4和更新了驅動，就同時支持了？？？
要知道此時：
- 虛擬環境pytorch：python3.6+cudatoolkit10.0
- 虛擬環境pytorch1.4：python3.7+cudatoolkit10.1
- 顯卡驅動最高支持cuda10.2
- 已安裝了cuda10.0+cudnn10.0
我不知道爲什麼cuda10.0+cudnn10.0可以支持python3.7+cudatoolkit10.1，不是說cudatoolkit，cuda，cudnn版本必須保持一致嗎？？，但這畢竟是好事…（但我已經下載了cuda10.1+cudnn10.1…）
下載cuda10.1+cudnn10.1
下載cuda10.1，官網：https://developer.nvidia.com/cuda-zone
注：等待完成，雙擊默認安裝就可以了
下載cudnn10.1，官網：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download（要先註冊賬號，才能下載）
注：cudnn是一個壓縮包
臨門一腳，配置環境變量：（就這4個，配置到系統環境變量path裏）
最後一步：將cudnn解壓，複製cuda目錄下所有文件，粘貼到CUDA的安裝目錄C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1文件夾下，至此就完成了顯卡驅動、cuda、cudnn以及pytorch1.4的安裝了。
我暫時沒有安裝cuda10.1，我想試試cuda10.0是不是真的支持pytorch1.4+cudatoolkit10.1，若有坑，會及時更新。