重新安装环境，安装cuda,cudnn,pytorch记录

查看cuda和cudnn对应=版本进官网查看

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10

activate papper3  进入papper3的环境变量

conda install cudatoolkit=9.0 -n papper3

papper3为环境变量名，记得连网线，否则网络不好安装不了，我就被搞了好几回

直接写conda install cudatoolkit=9.0就是安装在基础环境当中。也可以这么搞，如果你对cuda要求不高的话

conda install cudatoolkit=9.0 -c  镜像源；这个是在环境当中添加镜像源，镜像源直接百度过来就行,可以放这个https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

之后就是：conda install cudatoolkit=9.0 -n papper3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

安装成功cuda=9.0

之后安装cudnn

安装的时候记得，cuda和cudnn是多对多的关系，选择了一个版本的cuda就找一个最新版本的cudnn下载，建议是这样，因为则海洋一般可以下载成功。本文选取的是cuda=9.0,cudnn=7.6.4

在papper3的环境里面

安装成功

 

之后在pycharm里面查看是否安装成功，有了这个两个包就说明安装成功可

也可以pip或者conda list 查看，记得在对应的环境里面查看

 

之后就是安装pytorch,查看对应关系就进官网：https://pytorch.org/

进入就行

最后，本文选择使用pip安装，同时把对应的cuda,cudnn去掉

把pytorch和cuda,cudnn分开安装，如下

安装成功,f返回True

代 xie 中文核心的创新点，可会面