一、正确安装符合自己电脑的对应GPU版本的PyTorch之前需要了解三个基本概念

算力、CUDA driver version、CUDA runtime version

①算力：需要先知道你的显卡，之后根据官网表格进行对应，得到算力

②CUDA driver version：电脑上显卡的硬件驱动

③CUDA runtime version：pytorch官网上所显示的CUDA版本号

三者之间需要满足的关系：
CUDA driver version ≥ CUDA runtime version (即：②≥③)
CUDA runtime version得支持自己电脑GPU所对应的算力(即：②得支持①)

二，查看自己电脑GPU型号

快捷键：Ctrl + Shift + Esc
例如我的是：NVIDIA GeForce GT 640M

三、转换算力

官网查询算力对照表
官网需要翻墙，这里给个传送门：NVIDIA显卡算力查询
我这里是3.0的算力，(2008年奥运限定款电脑 哈哈哈哈)

四、确定CUDA版本所支持的算力

传送门：不同版本CUDA支持的算力
我这个是3.0的算力，对应可以选择9.0-9.2和10.0-10.2的CUDA runtime version

五、查看自己的CUDA driver version

win+R，输入cmd，打开命令窗口，输入nvidia-smi
我这里是10.1

(10.1)这个是CUDA driver version，值要大于CUDA runtime version(9.0-9.2和10.0-10.2)
最终进行筛选，CUDA runtime version可以是9.0、9.1、9.2、10.0、10.1，这里选择10.1的就行了

六、安装自己的GPU版本的pytorch

pytorch官网，找到CUDA为10.1的进行安装
因为我的电脑比较老，然后选择之前的版本CUDA进行下载安装

最终找到，conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch