YOLOv3/v4/v5/v7：416×416、640×640（主流），也支持 832×832。：224×224、256×256、384×384、512×512（深度学习分类 / 检测常用）~VGG/ResNet/MobileNet/EfficientNet：224×224（最通用）~Faster R-CNN：不固定，常用 600×1000、800×1333。~图像分类：标清（SD）、高清（HD）

记录一下自己安装Cuda环境的过程，保证可以很快上手

仅在这里介绍一下并记录自己安装pytorch的过程，防止工作换电脑而无法继续学习。