【这其实是Windows下安装Pytorch1.6.0、cuda10.2和cudnn踩坑记录！】

问题：nvidia显卡驱动和cuda版本能对应，但是torch.cuda.is_available()还是返回false。

解决：核查cuda版本和pytorch版本是否能够匹配！！！

【注意！！！】

1、Pytorch版本要和cuda版本相对应！！！

2、Nvidia驱动的版本也要和cuda版本相一致！

说说我的踩坑记录：我的Nvidia驱动版本是398.75，装,的cuda是9.2版本的，按理来说cuda和Nvidia驱动版本是匹配上的。但是！我的torch.cuda.is_available()返回的是False，所以就找了一圈帖子下来。找不到具体解决办法，然后我才考虑到是不是还有什么版本需要匹配啊，我又考虑过是不是Python3.8版本太高了，而后才考虑到了Pytorch的版本问题。

于是找到了帖子https://blog.csdn.net/weixin_43839245/article/details/108274605

对比之下，我的pytorch是1.6.0版本，只支持10.1和10.2，所以安装的cuda 9.2版本不可用。

所以现在的解决方法就是

1. 给pytorch降低版本

2. 安装cuda10.2并且升级Nvidia驱动

首先，我尝试了把pytorch降到1.4.0，结果还是返回false，也不知道是不是哪个步骤错了。

然后就尝试方法二：安装cuda 10.2

(1) 升级Nvidia驱动

我自己直接在Nvidia官网下载了最新版本的驱动(460.89)，验证驱动安装成功是否：先cmd，再nvidia-smi，显示了驱动信息就表示驱动安装成功了。

驱动和cuda对应版本的如下https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html：

（2）安装cuda10.2

  直接在官方下载就好了，我下载的二点多个G，下载出了点问题，直接是以2kb下载下来了，反复试了很多次还是这样。然后我就打开了VPN，下载就顺利了。

cuda安装成功的验证：直接cmd下输入nvcc -V，能显示你的cuda版本信息就是安装成功啦。再然后安装cudnn就是把几个文件夹里的内容挪一下，比较简单，这里就不讲了。

（3）验证torch.cuda.is_available()

先python，或者打开你装了pytorch的环境，我的pytorch直接安装在了base环境里。

然后import torch 【torch.__version__ 可以直接查询安装的pytorch版本】

最后torch.cuda.is_available()就行