Pytorch安装教程 及 解决 torch.cuda.is_available() 返回 False 的问题
有NVIDIA显卡的可以先去看CUDA安装教程，pytorch可以搭配CUDA10.0~10.2。如果想和TensorFlow2.0兼容就下载10.0版本，TF2.1下载10.2版本。
PyTorch的安装文件的大小大概有400M~600M，在安装时可能出现超时或者HTTP的相关错误（就像下面这样，所以下载时请保持网络畅通）。
1. 添加国内源
有两种添加方法，第一种，在cmd（WIN+R）里：
# 配置国内源（清华源），方便安装Numpy, Matplotlib等conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/main/# 配置国内源，安装PyTorch用conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/pytorch/# 显示源地址（方便后边检查是否用的是国内源，其实也不重要）conda config --set show_channel_urls yes
第二种，手动添加：
找到自己电脑用户目录下的.condarc文件（地址一般是C:\Users\your_username），然后用编辑器（记事本）打开，换成以下内容（第一种方法执行就是在编辑这个文件）
ssl_verify: truechannels:- https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/pytorch/- https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/main/- https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.tuna./anaconda/cloud/conda-forge/- https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/pro/- defaultsshow_channel_urls: trueremote_read_timeout_secs: 600.0
2. 查看安装指令
到Pytorch官网，选择Stable版本和自己对应的环境后，就会有一个Command，就是安装指令
注意，我们使用的是国内源，所以要去掉-c pytorch这个参数！
# 在 cmd 里输入，等待它下载conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1
遇到[y/n]时可以看看要下载的文件源是不是刚才我们加入的国内源，然后输入 y 就行.
注意网络不好时，会有开头说的那个问题，所以下载时请保持网络畅通，下载失败的话多试两次。如果多试两次还不行，请看下面【参考】的第二个链接。
3. 验证
$ python>>> import torch # 可以import说明Pytorch安装成功>>> torch.cuda.is_available() #返回True则说明Pytorch可以在当前GPU上使用
如果一直到这里都没有问题，那就结束了。
4. 解决 torch.cuda.is_available() 返回 False
原因：要更新显卡驱动至当前最新版本(430.xx以上都行)，否则不支持CUDA 10.1
解决：进入官网下载Nvidia GeForce Experience，在里面更新到最新版本后就可以了。
参考：
/article/8429162261/
/sinat_36594453/article/details/89599174om/article/8429162261/
