pytorch报错：Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)

网上各种解决方法，但是我都试了不可以，我实验发现如果不采用gpu环境的pytorch程序无报错，采用使用gpu的pytoch程序报错，采用gpu的tensroflow和keras不报错。这就让我很疑惑，为什么只有采用gpu的pytorch程序才会报错,又联想到windows10有自动更新系统的毛病，所以我怀疑是自动更新把我配的环境搞坏了。所以采取了一下自查行为：

我的环境是windows10，python版本是3.6.7，笔记本显卡是GTX950m，torchvision版本是cu92/torchvision-0.6.0%2Bcu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl，torch版本是cu92/torch-1.4.0%2Bcu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl。这个版本是之前按Pytorch官网配置的，运行一直没有问题，从cu92可以看出，cuda环境是cuda==9.2。然后坑就在这里，我们接着看。

通过在终端输入nvcc --version查看cuda配置的版本，发现是之前配置的9.2.

有意思的地方来了，我又通过另一种方式显示的查看cuda版本，方式为：
打开NVIDIA控制面板----打开左下角的系统信息----点击组件。

看见没看见没！！！他喵的啥时候给我整到10.1版本了！！!
找到了根源所在，博主我就抹了一把泪水，继续了自己的拯救之路。

这步我选择不动环境，因为在这个环境下，tensoflow和keras的gpu都能用，那我为了图省事就动pytorch的相关组件吧！
首先进入pytorch的官网，选择自己电脑的配置.

一目了然可以看见，推荐的搭配是torch1.5.0+cu101和torchvision0.6.0+cu101。cu101即代表cuda==10.1版本。接下来我们直接pip下载安装就成功啦！（安装前要先卸掉已安装的torch和torchvision）

通过以上pip指令下载，发现网速极慢，更换了清华镜像源也很慢，最后都导致下载失败（不知道是不是自己家里网的原因）。于是博主不甘心啊，决定曲线救国。看到pip的下载地址指到https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html，于是我就用手机浏览器登陆以上网址去下载了，下载速度贼快，连的也是家里的wifi。

注意要找到自己对应的torch和torchvision。
下载到手机之后，再传到笔记本电脑上，然后在终端通过pip install 这两个文件，就安装成功啦!

pytorch代码也可以在gpu上跑啦!

开心！！！撒花！！！o(￣▽￣)ブ
（转载请附上链接）

process pytorch with exit