1.下载CUDA
1.1CUDA的介绍
之前大家对神经网络肯定都有一定的了解，也听说了神经网络模型训练的时候要花费非常多的时间和算力去执行，我当年跑神经网络的时候风扇"呜呜呜"的转，现在我们可以利用GPU来帮助我们实现高性能的并行计算。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）就是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，用于利用NVIDIA GPU进行通用计算。
接下来我们来学习安装CUDA
1.2查看电脑支持版本号
win+R输入cmd，打开命令提示符，输入命令nvidia-smi，即可看到电脑支持最高版本的版本号。
我电脑适配的最高版本是12.7，但是这里不推荐大家安装最高版本的，选一个稍微低一点版本的就可以了。
1.3下载CUDA包
CUDA官网：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
我选择的版本是12.1版本
1.4安装CUDA
安装位置不要动，使用默认的即可，防止出现问题，如果C盘爆满再换
运行以后得到这个界面
选择自定义安装
取消选项Visual Integration
如果计算机上已经安装了与CUDA版本相兼容的Visual Studio Integration文件，或者通过其他方式（如单独安装Visual Studio的插件）已经集成了CUDA支持，那么在安装CUDA时勾选"Visual Studio Integration"可能会导致冲突或重复安装，进而引发问题。
使用默认安装位置
安装位置不要动，使用默认的即可，防止出现问题
然后就安装完毕了
配置环境变量
右击此电脑，打开属性，找到高级系统设置，打开并点击环境变量即可
看是否有这个环境变量，选择默认下载位置会自动添加，如果没有则需手动增加，增加内容即为图示内容，点击新建即可
或者在命令提示符内输入命令set cuda查看环境变量
测试是否成功安装，在命令提示符内输入命令nvcc --version 或者nvcc -V，查看是否有cuda，如果有则安装成功，如果没有则可能版本不兼容
2.下载pytorch包
pytorch库也是深度学习非常重要的库
pip install torch==1.13.0
检查是否安装成功，命令提示符输入命令pip list即可查看
下载torchaudio库
pip install torchaudio==0.13.1
下载torchvision库
pip install torchvision==0.13.1
日记
2月3日，星期二
又是无聊的一天
今天没什么有趣的事情发生，又是无聊的一天，不过有一个好消息，我买的回家的票候补到了，今年又能回四川过年了，想念四川的美食，我记得四川一两的卤肉面就6块钱，不知道现在有没有涨价。