pytorch1.1-GPU安装
对pytorch gpu版本的安装，稍微会复杂些，大概需要以下几个步骤：
（1）安装Nvidia Cuda;
（2）安装CuDNN;
（3）安装GPU版本pytorch；
（4）测试。
博主使用版本资源共享：链接：https://pan.baidu.com/s/18p4IdgfklEvQvo7FV09oVw
（提取码：336k )
具体步骤：
（1）安装Nvidia Cuda
首先检查看自己的电脑是否能安装cuda，右键->NVIDIA控制面板，
NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件，如下可看出博主电脑支持的是cuda9.1版本。去官网下载对应版本。
下载完成后，可一直顺点直到安装完成。可在环境变量中加入以下路径，测试cuda是否安装成功，只需要win+R打开cmd，输入nvcc -V，若显示版本号，则成功。
（2）安装CuDNN
进入官网下载CuDNN，需要注册一个账号。可在官网目录中，下载CUDA版本对应的CuDNN，由于cuDNN后来更新后，没有cuda9.1对应的版本，所以博主选择for cuda9.0的版本cuDNN7.1。将CuDNN压缩包解压后，下面的三个文件夹复制到Cuda的对应的安装目录下，注意cudnn其lib文件下x64勿替换cuda其lib下的x64文件，而是将cudnn其lib->x64下的文件复制到cuda其lib下的x64文件里。放进去即可。
（3）安装GPU版本pytorch
根据python版本下载对应的pytorch版本，可以点击这个链接，下载对应版本后，我的是用pip的，我把whl文件放到C:\Windows\System32下，然后pip install torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl进行安装。
（4）测试
然后进入python环境下，输入
import torch
print(torch.cuda.is_available())
返回结果是True，则PyTorch的GPU安装成功。