更新于2019/5/10，请酌情参考自身条件采纳，前期准备如下：
- 操作系统：WIN 10
- 硬件：9700K + RTX 2080
- 显卡驱动：430.39
- 下载：
安装步骤
- 安装Anaconda，一路Next，在Advanced Option选项，勾选添加进环境变量，安装完成；
# 修改Conda源到中科大镜像
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes- 安装CUDA10，选择一个空路径安装，选择自定义安装，并只勾选CUDA组件；
- 解压缩你下载的cuDNN v7.5.1；
- 参照官网，将解压出来的cuDNN对应的bin/cudnn64_7.dll, include/cudnn64_7.dll, lib/x64/cudnn.lib三个文件，复制到对应CUDA目录下；y
- Alt+R，输入cmd，回车进入命令行模式，输入
conda create -n py37_pytorch_gpu pip python=3.7创建conda环境； - 在命令行下，键入
conda activate py37_pytorch_gpu; - 在PyTorch官网找到并键入对应安装命令，我的是
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch - 安装完成后，在py37_pytorch_gpu环境下启动python;
import torch
print(torch.cuda.is_avaliable())
# True
# 大功告成!10 .当然，如果你习惯在Jupyter Notebook下做分析建模，你需要手动将创建的环境与Jupyter绑定（参考方法）
source activate myenv
python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"
conda install nb_conda_kernels