1.检测cuda：win+R,输入cmd进入命令行，输入nvidia-smi检查nvidia驱动版本（必须nvidia驱动才能跑gpu），输入nvcc -V
，出现如图所示信息，则安装cuda成功：
2.在cuda的include目录下找到了cudnn.h，则证明cudnn安装成功（cudnn是一套组件，是对cuda图形处理功能的补充）。
（注：cuda在系统中的默认安装位置为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA，并且一般只能选择默认安装位置）
3.此处使用的是anaconda安装pytorch，因此在pycharm中配置环境时，依次选择 file --> setting --> project --> 点击
Project Interpreter右侧的小齿轮 --> 选择Add Python Interpreter：
在弹出的界面中选择第二个Conda Environment，选中Existing Environment,设置路径为anaconda安装路径下的python.exe,如下图：
如此，即完成了对gpu版本pytorch的配置，要验证是否安装成功，在pycharm的Terminal输入代码：
1 python 2 import torch 3 torch.cuda.is_available()
若输出结果为True，则pytorch-gpu安装成功。
windows下安装pytorch-gpu时检测安装cuda和cudnn以及配置pycharm：
原文：https://www.cnblogs.com/diay/p/11878238.html