ubuntun16.04+cuda8.0+cudnn7.0.5+anaconda2+pytorch0.3.1
注意！！！一定要先安cuda，再安cudnn，最后安anaconda和pytorch
注意！！！pytorch文件名中包含的版本信息，其中详细说明了python环境，cuda环境和cudnn环境，在安装cuda，cudnn和pytorch时版本必须一致
一、cuda8.0
cuda版本根据nvida驱动版本选择，网上教程很多
安装好cuda8.0后进行环境配置：
gedit ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin
二、cudnn7.0.5安装
1、先从NVIDIA CUDNN官网下载cudnn7.0.5，for CUDA8.0（需要登陆才能下载，没有账号可以注册一个很方便）
2、解压 sudo tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v7.tgz
3、解压后得到名为cuda的文件夹，接下来执行
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include #复制头文件
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 #复制动态链接库
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* #添加权限
4、生成软链接
cd /usr/local/cuda/lib64
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7 #删除原有动态文件
sudo ln -s libcudnn.so.7.0.5 libcudnn.so.7 #生成软链接
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so #生成软链接
至此cudnn7.0.5配置完成
三、安装anaconda2
anaconda网上教程很多
四、安装pytorch0.3.1
在线安装命令 conda install pytorch=0.3.1 cuda80 -c pytorch
这时一定要注意在线搜索到的pytorch版本中写的cudnn是否为7.0.5，若不是建议手动下载文件安装。
本文选择从清华源下载文件手动安装：
1、在https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/中下载pytorch-0.3.1-py27_cuda8.0.61_cudnn7.0.5_2.tar.bz2
(选择pytorch版本时注意0.3.1为pytorch版本，py27指python2.7环境，cuda8.0指cuda环境，cudnn7.0.5指所用的cudnn为7.0.5版本)
2、若需要将pytorch安装到anaconda指定的虚拟环境中，先**虚拟环境
如：source activate 虚拟环境名
3、conda install pytorch-0.3.1-py27_cuda8.0.61_cudnn7.0.5_2.tar.bz2
4、除了在python中安装pytorch包，还需要安装cudnn的包(这与第二步骤中的cudnn不同)
执行conda install cudnn=7.0.5 cuda80
至此pytorch+cuda+cudnn环境全部搭好
四、测试
在python环境中测试如下代码
import torch
a=torch.Tensor([1.])
from torch.backends import cudnn
print(cudnn.is_acceptable(a.cuda()))
若返回true则pytorch+cuda+cudnn环境配置成功。