一、安装CUDA
1.1、下载安装包
cuda可以认为就是Nvidia为了显卡炼丹搞的一个软件，其下载地址为：CUDA Toolkit 12.2 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer
当你点进这个链接的时候，你需要依次选择
1是选择系统，这里选windows
2是选择平台，32位还是64位，其实只支持64位
3是选择系统版本，这里我们选择win10，如果是其他的系统就选择其他的
4是选择本地下载，也就是一次全部下载完然后安装，还是网络下载，即下载一个安装工具，边下载边安装
5是下载，可以看到安装包有3GB
需要注意： 这里我们直接选择了最新版的CUDA，如果你需要别的版本，直接点击这个链接 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
这里面有你需要的版本。
1.2、安装
双击下载好的文件
后面就一路确定就好了，默认的安装位置在
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2
所以我们需要添加两个系统变量，实际上在安装的时候已经默认添加了，为了防止没有添加成功，这里我们可以看一下
点击属性
主要看有没有这两条，没有的话就新建添加一下。
二、CUDNN安装
2.1、CUDNN下载
下载地址：cuDNN Download | NVIDIA Developer
你要同意他的政策，也就是点击前面的小方块
然后就会出现两个下载选项，我们选择第一个，因为第一个CUDNN对应的CUDA版本是12，我们安装的CUDA版本是12。
如果你需要下载历史版本，点击这个链接 cuDNN Archive | NVIDIA Developer
需要注意： 也许你进这个网站需要登录，这是正常的，我因为之前登录过了，所以没有遇到，需要登录的话就注册个账号然后登录就好了。
2.2、安装
下载好了是一个压缩包，我们解压到当前为止可以得到三个文件夹
把这三个文件夹复制到我们之前的那个CUDA目录下，C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2，这个目录下也有三个同名文件，把文件复制过来就可以了。
复制完成后，需要添加环境变量，这次我们添加到PATH中，
2.3、验证
怎么知道我们安装的CUDA和CUDNN是正确的呢，需要验证一下，打开CMD，输入命令
nvcc -V
有这些版本号之类的东西基本上验证安装成功了，打开这个地址可以进一步验证
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2\extras\demo_suite
运行这两个程序
得到下面两个结果
验证安装成功
三、Pytorch安装
3.1、安装Anaconda
可以参考我这篇博客Anaconda萌新入门_LyaJpunov的博客-CSDN博客
就是下载一个程序，然后一路确认就可以了。现在建议从官方下载，官方下载也很快了已经Free Download | Anaconda
3.2、创建并且激活虚拟环境
进入命令行后，创建一个名为learning的虚拟环境
conda create -n learning然后激活这个环境
conda activate learning3.3、安装pytorch
我们进入Pytorch的下载地址Start Locally | PyTorch，然后发现，我们装的是最新的CUDA12.2版本，但是pytorch最新的稳定版本是支持到11.7，太干了，但是经过查找资料发现是可以用的。
当然我们也可以使用预览版本，也就是不稳定版本，它支持到了12.1
我们还是按照CUDA11.7来吧，输入以下命令，这个命令也是网站生成的
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia经过一段时间就安装好了，安装好了以后可以通过Python脚本验证一下
import torch
torch.cuda.is_available()如果输出True就没有问题