官网下载cuda安装包CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
官网下载cudnn压缩包NVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer
注意cuda和cudnn版本对应！
在pytorch官网根据cuda版本查询对应的torch、torchvision版本信息（此处官网中选择的cuda版本最接近自己安装版本，我安装的cuda11.4）
根据查询到的版本下载pytorch的whl离线文件https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
对于cuda11.1以及python39虚拟环境，我下载的版本如下
下载完成后，打开anaconda prompt
创建python3.9的虚拟环境：conda create -n py39-torch190 python=3.9
激活环境：conda activate py39-torch190
cd命令进入存放whl离线文件的目录下
输入以下两个命令进行安装：
pip install torch-1.9.0+cu111-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.10.0+cu111-cp39-cp39-win_amd64.whl
安装截图：
安装完成后，接下来验证是否安装成功
输入python命令，然后依次输入如下命令，查询版本信息以及是否安装成功
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available())
表示安装成功的output截图：
成功！
其他详情可参考大佬文章：Pytorch1.9 CPU/GPU（CUDA11.1）安装_霹雳吧啦Wz-CSDN博客