适配版本CUDA11.0 

对应的pytorch（据说清华镜像比较快，就是把后面的-c pytorch删掉，然后anaconda记得加清华源的channels就好了，不过我感觉也是很慢，可能是不太稳定得看运气；我是在早上下的比较快，用手机热点比校园网快）

只是提供一个参考，很小很小的参考，具体下载的办法和地址什么的有更详细的教程

我在这里只是分享一下我个人在下载时遇到的麻烦，希望能给同是小白的同学们一点帮助

话不多说，下载cuda和pytorch肯定是为了搞深度学习嘛，但是装环境就是遇到的第一个问题，我本来是跟着视频学的，但是下cuda和pytorch就用了老半天，下的贼慢，好不容易下好了结果还用不了，这里就有两个问题

一、在python控制台>>>import torch报错

第一个问题是大问题，可能就是那个版本用不了了（在pytorch官方可以看到windows不再支持cuda10.2了）或者cuda版本和torch版本不对应，我也不是太清楚，一开始重装了好几次都是这个问题。

 二、>>>import torch之后 >>>torch.cuda.is_available()返回false

这个问题也困扰了我好久，看了好几个大佬的安装教程，总结了几种说法

首先，确认你的显卡是不是nvidia独显，然后确认更新你的驱动版本；其次，可以通过nvidia控制面板查看cuda版本，然后去nvidia官方下载对应的cuda，再下载对应的pytorch；（我当时就是因为看到这个又去重装了几遍，还是不行啊，驱动已经是最新的了，我的是cuda11.7，装了11.7也不对，11.8也不对）

 还有就是说通过维基百科（因为nvidia给出的对照表没有和cuda对应的直接关系，有些显卡甚至没包含在内）给出的对照表来查看显卡算力再去找对应cuda的

 总之这些说法没有真正解决我遇到的问题，有点纳闷，有没有大佬解释下其中原因...最后还是去查了对照表，MX450算力7.5，对应cuda版本在10.0到10.2，还有11.0+，我把10.2、11.0、11.1、11.7、11.8都下了一边才试出来11.0是可行的（不记得11.3下没下过了，这个下载速度和建环境的麻烦 谁搞谁知道QAQ）