為了讓torch可以使用顯示卡GPU加速，需要安裝對應版本的cudatoolkit和pytorch。這裡我的nvidia顯示卡驅動是9.1版本，隻能安裝cudatoolkit9。
一般支援gpu加速的顯示卡大部分都是英偉達nvidia系列，都自帶了nvidia驅動，是以不需要安裝nvidia 驅動，我們隻需要看一下驅動版本：桌面右鍵->nvidia控制台->左下角系統資訊->
這裡顯示的是9.1，是以隻能安裝cudatoolkit9.0及以下版本。
到cudatoolkit下載下傳頁面選擇合适自己系統的開發工具。
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
這裡不管是下載下傳network，還是local版本，最後都可以安裝成功。
正式安裝cudatoolkit
在選項這一步，有一些元件是沒必要安裝的，比如visual studio integration。
安裝成功的截圖：
安裝成功之後，可以在控制台檢視nvcc 版本資訊：
至此，安裝已經成功了一半。表明cuda是可以被調起的，隻是要讓python庫來調用，還需要繼續安裝。
這裡選擇的python版本是3.6.7，因為cuda9對應的pytorch大部分都支援python3.6。
剩下安裝pytorch,torchvision等庫，我是下載下傳的whl檔案，然後進行pip install的方式安裝的，最早通過conda來安裝，一個是anaconda會安裝很多無關的庫，再一個就是正式安裝的時候一直在solving environment \|。無法繼續安裝。
我下載下傳的torch,torchvision的whl檔案位址：
https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
https://download.pytorch.org/whl/cu90/torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
安裝的時候直接pip install torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl，最後還會安裝torch依賴的numpy six等庫。
pip list檢視安裝的庫：
python互動式指令行下驗證：
在最後torch版本的安裝中，不需要關心cudatoolkit的安裝，前面已經安裝成功了。隻需要單獨安裝torch,torchvision即可。