1.查看CUDA，并查找对应的torch的版本
首先判断自己是否适合使用GPU版本的torch，打开自己的cmd输入
NVIDIA-smi
CUDA11.4版本比较特殊的版本，可以用CUDA11.3版本
2.下载orch、torchvision、torchaudio(三者版本要相关)
知道pytorch可以下载对应CUDA11.3版本的，可以从pytorch官方网站[3]去下载
pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113从torch.cuda.is_available()返回false 一路走到这里，刚接触pytorch,暂时就这样了
References:
1\] [torch.cuda.is_available()返回false------解决办法_cuda available false-CSDN博客](https://blog.csdn.net/qq_46126258/article/details/112708781 "torch.cuda.is_available()返回false——解决办法_cuda available false-CSDN博客") \[2\] [CUDA11.4配置pytorch、pytorchvision_cuda pytorch_人工智能之浪潮的博客-CSDN博客](https://blog.csdn.net/mago2015/article/details/131295825 "CUDA11.4配置pytorch、pytorchvision_cuda pytorch_人工智能之浪潮的博客-CSDN博客") \[3\] [Previous PyTorch Versions \| PyTorch](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ "Previous PyTorch Versions | PyTorch")