一.先看自己的电脑NVIDIA 支持CUDA版本是多少?
1.打开NVIDIA控制面板

2.点击帮助---系统信息--组件
我的支持CUDA11.6
二.再看支持Pytorch的CUDA版本
三.打开CUDA官网
下载CUDA 11.6

下载好后,安装
选择 自定义 然后安装位置 (先去F盘 建个CUDA-manger文件夹 然后在里面建个CUDA11.6文件夹 再在里面建立CUDA1 CUDA2这两个文件夹
前两个位置选到CUDA1
第三个选择CUDA2
然后下一步
最后验证 在anaconda promt里输入nvcc -V 可以看到CUDA的版本
四.然后去下载Cudnn,去官网
没有账号的需要注册一个,然后登陆,下载CUDA11.6对应的Cudnn,下载好之后,解压在F盘
五,安装Pytorch
找到对应的版本

看到CUDA 11.6 ,pytorch版本1.13.1 torchvision=0.14.1 torchaudio=0.13.1
如果 输入
pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
需要时间很久,好几个G ,所以我们还可以 去
https://download.pytorch.org/whl/cu116
这个下载 torch torchaudio torchvision
把这三个文件 放在F:\whl里
然后在虚拟环境里pip install 这三个(我这里是F:\whl,对应的版本 上面给出 修改一下)

安装完之后,conda list 即可看见安装的库
验证:
输入python,进入解释器
输入import torch 返回>>> 说明可以导入 然后再torch.cuda.is_available() 返回True 就说明cuda 可以用