共通編
NVIDIAドライバ インストール
▼ ドライバーのバージョンを確認する.最新のドライバをインストールしていない人はインストールしておくといいかも.

Visual Studio インストール
▼ Visual Studio ComminityからC++によるデスクトップ開発をインストールする.

GPUに対応しているCUDAのバージョンを確認
▼ 自分の使っているGPUのドライバーのバージョンに対応しているCUDAのバージョンを確認する.

Pytorch編
PyTorch CUDA バージョンの確認
▼ 現時点でPyTorchに対応しているのは"CUDA10.2"と"CUDA11.1"であることを確認する.(別バージョンでも大丈夫なことはありますが,念のため従っておきます.)

CUDA Toolkit インストール
▼ 先ほど確認したGPUに対応しているCUDAをインストールする.今回はCUDA10.2/CUDA11.1のどちらかを選択する.

cuDNN ダウンロード
▼ インストールしたCUDAに対応するcuDNNをダウンロードする.(今回はWindowsで環境構築しているのでWindowsのものをダウンロード)

▼ ダウンロードしたファイルは"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1"にコピペすれば終了.(↓参考)
Tensorflow編
Tensorflow CUDA バージョンの確認
▼ 上記サイトからGPUに対応したCUDAのバージョンとcuDNNのバージョンを確認する.また.環境に対応したtensorflow-gpuをインストールする.

CUDA Toolkit インストール
▼ 先ほど確認したGPUに対応しているCUDAをインストールする.

cuDNN ダウンロード
▼ 先ほど確認したcuDNNの同じバージョンのものをインストールする.

▼ ダウンロードしたファイルは"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1"にコピペすれば終了.(↓参考)