一、首先在自己的电脑里安装了nvidia的独立显卡
显卡的查找方式：
Ctrl+Shift+Esc打开任务管理器，点击性能，点击GPU 0查看显卡型号，如下图所示：
只要电脑中有nvidia的独立显卡，就可以暗转显卡驱动、cuda和cudnn。
二、安装显卡驱动
在没有安装显卡驱动前，使用cmd打开界面，输入nvidia-smi是不行的。此时需要首先安装显卡驱动，去官网下载你电脑对应显卡的驱动程序：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
进入网址后，选择你的显卡类型和系统，点击查找。
点击下图的"查看"
点击下图中的"下载"
下载完毕后，如下所示：
双击上述安装包按向导操作，安装超级简单，直接下一步下一步就行，安装完成之后重启电脑。
安装完毕后，在cmd的界面运行nvidia-smi，如下图所示：
如果能正确显示上述显卡界面，则证明显卡驱动安装完成。
三、CUDA安装
1.查询自己电脑可支持最高cuda版本是多少
在终端输入nvidia-smi命令，查询可支持的最高cuda版本，驱动是向下兼容的，我电脑可支持最高版本的cuda为12.6，所以安装cuda版本小于等于12.6的都可以安装上。
2.CUDA版本所需的最低驱动版本
访问NVIDIA官方文档，进入CUDA Toolkit Release Notes ，查找目标CUDA版本对应的驱动版本要求。
我下选择cuda=11.2的版本，显卡驱动为560.81，满足cuda对应的驱动要求。
3.下载CUDA
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer在该界面下载cuda版本，需要注意：30系列显卡的需要cuda11及以上的版本，我电脑显卡是3070，所以需要安装大于等于cuda11的版本，我选择cuda11.2版本的进行下载。
选择下图对应的红框，选择Download。
4.安装CUDA
双击安装包安装（默认安装位置）
点击展开，取消Visual Studio Integration
安装完成
需要注意：之后重启电脑
5.查看cuda是否自动添加到环境变量里面，没有就手动添加
此电脑-->属性
点击高级系统设置-->查看环境变量
在系统变量，看到cuda是自动添加到环境变量里面的，如果你发现没有则需要自己手动添加
有的小伙伴说没有自动生成，没有生成的手动添加就行，
变量如下：
11_3_填自己的cuda版本号，比如你是cuda11.0改成11_0_
CUDA_PATH
CUDA_PATH_V11_3
NVCUDASAMPLES_ROOT
NVCUDASAMPLES11_3_ROOT
值的话修改成自己的路径。
6.验证cuda是否安装成功
在终端输入nvcc -V命令，输出版本号代表安装成功
四、cudn安装
1.cuda与cudnn对应的版本
下载前需要确定自己需要安装的pytorch版本号是多少，根据下面表格来选择合适版本的cuda和cudnn
cuda与cudnn对应的版本表格
点击这个链接进行下载：cudnn下载地址
需要注册一个账号才可以下载，随便注册就行
需要注意：看表格找到对应版本的cudnn，我安装cuda版本是11.2，所以需要安装8.2.0或者8.2.1都行。
2.cudnn安装
之后找到路径为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2的文件夹，v11.3是我安装cuda的版本号，你的可能不一样，路径都差不多一样的。
会有重复的文件，直接替换就行。
需要注意：之后重启电脑
3.验证cudnn是否安装成功
cmd进入目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\demo_suite
如果结果为pass证明安装成功
